# Clase SIG Oct 30

**Channel:** MVVM 
**Source:** https://www.youtube.com/watch?v=37yvZb-g9hE
**Transcript page:** https://www.withtranscript.ai/video/37yvZb-g9hE

## Chapters

- 0:00 — Organización del taller y herramientas
- 7:28 — Calendario de presentaciones finales
- 15:11 — Definición del taller y datos
- 22:44 — Descarga de datos en Earthdata
- 29:19 — Exploración de repositorios satelitales
- 39:59 — Uso de WorldView y Appears
- 48:56 — Solicitud de extracción espacial
- 58:56 — Máscara y estadísticas zonales
- 1:14:13 — Descarga y organización de NDVI
- 1:24:33 — Interpretación de fechas julianas
- 1:36:39 — Visualización del NDVI mensual
- 1:46:12 — Álgebra de mapas con raster
- 1:53:43 — Cierre y despedida final

## Transcript

**[0:00]:** Cubre. Y dentro de 8 días tendríamos el taller número 1. Entonces, la idea es que cada quien eh aborde una herramienta. Eh algunas personas, algunos estudiantes me han escrito, me han consultado, yo les he dado respuestas, no sé Juan eh y María Valentina cómo vayan con eso.

**[0:26]:** Profe, bueno, por mi parte pues ahí estoy como como elaborándolo. También le iba a escribir o pues eh le quería preguntar también hoy aprovechando eh la el encuentro. Eh pues como qué tal es usar la herramienta de eh Optimize Hotspot Analysis. Porque yo voy a trabajar con plantas medicinales, entonces y es en el departamento del Putumayo, entonces como hacer una una concentración de registros, una concentración espacial de registros de plantas medicinales en el Putumayo. Optimize Hotspot. Optimize Hotspot Analysis. Entonces miremos a ver qué hace eso.

**[1:20]:** ¿Qué registros tienes? O sea, o sea, ¿tienes presencias, ocurrencias? Sí, ocurrencias. Ya. Bueno, esto eh yo no he trabajado con esta herramienta, pero me imagino que es para eso. Mientras esto carga, ahí están viendo mi pantalla, ¿cierto? Sí, profe. Eh hay otras herramientas de análisis espacial. Entonces miremos a ver Optimize Hotspot Analysis.

**[1:50]:** Parece que no no está licenciada.

**[1:55]:** Es probable, recuerden que este programa funciona con paquetes, ¿no? Vamos a no, ahí está. Entonces miremos qué hace. Eh. Aquí está.

**[2:12]:** Entonces resumen. Da una unos puntos de incidencia. Incluso puedes darle peso a cada también a cada punto. Punto polígono si quieres un mapa. Con bueno hay calor y también estadística.

**[2:33]:** Sí, mira hay otra otra opción. Como este, la verdad no este no lo había usado. Yo uso mucho este. Se llama Kernel Density. Kernel Density, pero me la. Ajá, y hace. De hecho pues para mí tiene mucho más sentido porque porque lo puedo lo puedo interpretar. Mira que. El Kernel Density también son mapas de calor. Entonces mira la salida, este es el tipo el el típico mapa de calor, los inputs. Son muy similares, son eh presencias. Ajá. Y al final tienes un mapa de calor. Que es lo que pronto tú necesitas, ¿no? Sí. Y algo muy importante en esta herramienta Kernel Density es que tú le puedes, por ejemplo, eh bueno yo esto lo usé lo usaba para. Para eh. Especies marinas. Entonces yo. No solamente tengo la ocurrencia, la está en esa posición, sino que también tengo el tamaño del grupo, por ejemplo, con cetáceos.

**[3:34]:** Entonces yo aquí le pongo el campo poblacional. En el caso tuyo es solamente ocurrencia, no es necesario ponerle campo poblacional, esto es. Esto será. Eh vamos a ver dónde está este Kernel, aquí hay varias herramientas, miren que todo está en análisis espacial, ¿no? La. Ajá. Entonces vamos a decirle que eh. Lo que hay. Profe, entonces según entiendo cada uno tiene 60 minutos para eh para dar el taller a los demás compañeros. Correcto. Sí, entonces mira que aquí mira está espacial análisis tool density. Ah, listo. Entonces en análisis de densidad tú vas a encontrar este kernel te permite tener esa variable poblacional. El point density es exacta también. No sé en qué se diferencia. Bueno, el kernel es una es un algoritmo. Este seguramente usa otro algoritmo. Entonces puedes usar el kernel, el point o el que tú nos O el de optimized hotspot. Optimized, ¿dónde está este?

**[4:37]:** Optimized hotspot está ah, también es está espacial statistics tool. Mhm. Locate.

**[4:48]:** Entonces este está en espacial analysis tool, este está en espacial statistics tools, está en eh y sin mapping clusters. Sí, yo creo que cualquiera de los dos eh te puede te puede servir para eso, cualquiera de los tres. Ah, bueno. Optimized hotspot analysis, ¿sí? Me parece una una muy buena herramienta. Simplemente y tú tienes ya tus tus eh ocurrencias, ¿cierto? Pues estoy estoy como mirando si sí me sirve este ejercicio porque ¿O medicinales? Sí, porque pues la idea es que haya bastantes registros em las estoy buscando en GBIF. Eso te iba a decir. Tú manejas GBIF, me imagino que lo manejas a la perfección. Entonces pues estoy mirando si si sí o si no, ya miro como por qué lado me voy, si me voy más bien por el lado de veterinaria o de registros de enfermedad. Bueno, ya miro, pero creo que sí voy a usar esta herramienta de eh así de mapa de calor con ocurrencias.

**[5:45]:** Ya miro si con plantas o si con em enfermedades. Bueno, ya ya lo termino de Sí, lo importante es tener un archivo un buen archivo de ocurrencias. Yo creo que el GBIF te da toda la información que que requieres. Sí. Y yo quedé de verme con Yo no sé si fue con Sol o con Melissa, el miércoles a las 2 de la tarde, entonces si quieres yo te agrego a esa reunión y eh miramos también las dudas que tengas, ¿te parece? Sí, profe, una. Entonces esto es octubre, noviembre, eso es noviembre 4.

**[6:28]:** Y también le iba a preguntar, profe, si eh como son dos dos sesiones, la idea es que unos presenten el 6 y otros el El 11. No sé, profe, si yo puedo presentarlo el 11 porque es que el 6 se gradúa mi hermano de la universidad. Yo igual espero estar pues ya en para la clase, pero como que para no estar de pronto corriendo Vale, no hay problema. María Valentina Velázquez, ¿cierto? Sí, señor. Eso, ya te agregué. Listo, profe, gracias. Miércoles 4 a las 2. Entonces de una vez eh pues María Valentina, pongámoslo de una vez para acá para el 11. De una vez eso, noviembre. El 13. El 13, perdón, sí, sí, es el 13. Entonces vamos a ponerlo aquí.

**[7:28]:** Listo, María Valentina, y ahorita pues hacemos, no sé, ahorita que llegue Sol hacemos un una rifa, ¿no? Con Juan. ¿Te parece? Ya, Sol está aquí. Hola, profe. Hola, Sol. ¿Cómo te va? Bien, bien. Ah, bueno, bueno, eh ¿Qué vamos a rifar? ¿Que a quién le toca? ¿Qué día? ¿Qué día? ¿Qué día? Que hoy es tu gran día de suerte, que te has ganado así, no mentira, no. Vamos, pues no sé, o sencillamente si alguien me dice, "No, profe, yo yo es que yo presento el el próximo viernes." De una, no hay problema. Y si no lo rifamos. Seríamos nosotros tres más Jessica, ¿cierto? Llama Llamar y Valentina ya pues dijo que por motivos de fuerza mayor el 11. Entonces, pero a ver, miremos una cosa, yo estoy haciendo planes. Somos cinco. Somos seis. Ah, no, somos cinco, perdón. Uno, dos, tres, cinco. Somos cinco. Eh, bueno.

**[8:35]:** Igual también yo quería proponerles eh pues el tiempo ha sido corto y pues yo tengo toda la disponibilidad de eh de compartirles o ojalá mucho de de de lo que pueda aportarles de mi conocimiento. Sin embargo, el tiempo ha sido limitado. Entonces, pues primero quería consultarles. Aquí estamos, sí, estamos en la mitad más uno. Quisiera hacer una sesión adicional, un día que ustedes eh puedan en semana, ojalá no los fines de semana seguramente nos dedicamos a otras cosas. Y al final de la tarde, al final de la jornada, para que no no se nos cruce con con nada. Entonces, no sé, puede ser después de los talleres, no tiene que ser eh ahorita en los talleres, pero sí quisiera como como tener una jornada más porque porque creo que pues aunque el programa es corto y pues realmente estamos abordando lo que dice el programa que pero sí me gustaría que pudiéramos abordar otras cosas, ¿no?

**[9:38]:** O sea, ¿qué nos falta? Nos falta un poco de álgebra de mapas, eso lo vamos a ver hoy. Eh, trabajar un poco con con capas vectoriales y las salidas gráficas. En teoría, en las tres clases que nos quedan lo podríamos hacer. Pero me gustaría, como les digo tratar de de yo sé que el tiempo a veces pues es muy limitado para todos pero tratar de encontrar un espacio para eh pues hacer una clase más. Una clase, ojalá de 3 horas. Por ejemplo, un día que ustedes vengan, profe, listo, nos vemos. No sé, un miércoles, bueno, yo los miércoles doy clase por la noche. Un martes o un jueves, después de la de de de de nuestros talleres, nuestros talleres de aquí tengo el horario, entonces, como los viernes, tatata, entonces, por ejemplo, el noviembre el 6 es el primer taller, el 3 es el segundo taller, ustedes van a estar ya más relajaditos.

**[10:41]:** Eh, vamos a hacer mientras clases nos quedan, esta, esta. Últimamente nos quedan dos, porque el 4 el 4 es hacer curso de sistemas, el 4 la idea es hacer la primera sesión sesión 1 de trabajos finales.

**[11:02]:** ¿Qué pasó aquí?

**[11:07]:** Profe, yo te consulto, bueno, aquí estamos Evas, Baren y yo. Eh, adicional, igual en la clase se mantiene Melissa y había otro chico. O sea, yo sí siguen normal matriculados en el curso, lo pregunto porque no recuerdo en qué clase alguien no seguía o era en esta. Es en esta, o sea, estaba Andrea. Andrea ya no sigue. Entonces, aquí estamos Melissa. No está. Ella no está. Eh, bueno, está Sol Beatriz, está Juan Sebastián. Eh, Jessica no está y está María Valentina. Melissa está en campo. Jessica, pues, no no sé qué pasa con ella. Eh, entonces, pues, aquí está la mitad más uno. No podemos esperar a que todos estén porque si no no nunca vamos a tomar una decisión. Entonces, la decisión la tomamos con los que están en la clase. Entonces, por eso, bueno, por ahora eh, diciembre. Solo preguntaba, profe, qué pena, es porque, pues, creo que nosotros tres los que estamos aquí, pero creo que Melissa no.

**[12:09]:** Nosotros no tenemos la clase de estadística que es lo que está limitando esta clase de pronto a dos horas, la una hora más, por ejemplo, pero no sé si Melisa si está viendo la estadística. Ese es el tema. Bueno, entonces eh eso sería sería muy bueno consultarlo. Si ustedes pero ya el el curso creo que era era un un o sea, no no no iba a durar todo el semestre, ¿no? Tenía entendido eso. Sí, yo creo que ya está el próximo a terminar o concluir el digamos el módulo uno. Cuando termine el módulo de estadística es otro horario diferente, entonces o ya cumplieron o están cerca también de terminar el curso. Habría que preguntarle a ellos cómo van. Entonces, bueno, el caso es que el cuatro 4 de diciembre sería la sesión uno de las presentaciones finales.

**[13:05]:** Y

**[13:10]:** luego sigue el 11

**[13:16]:** sería la sesión dos de presentaciones finales. Esto ¿por qué está así?

**[13:24]:** ¿Por qué está?

**[13:29]:** Sesión dos.

**[13:34]:** Presentaciones finales. ¿Listo? Entonces, pues eh igual eh no si podemos hacer entonces nos quedan a pongámonos acá. Estamos en no en en octubre. Estamos acá, vamos a dar la clase de hoy. Nos queda el taller uno, el taller dos. Una clase, dos clases. Eh digamos que voy a programarle una vez esta clase la voy a poner hasta las 5. Independiente de si buscamos un horario adicional. Enviar. Y la del 27 de noviembre también la voy a poner hasta las 5.

**[14:39]:** Listo. Entonces digamos que nos vamos a ganar 2 horitas. Pero adicional a eso me gustaría que después del 13 eh evaluáramos la posibilidad de hacer una clase adicional. Obviamente si ustedes están de acuerdo y y si logramos en este momento cuadrarla para eh después del 13. Entonces quiero escuchar sus opiniones.

**[15:11]:** Por mí sí, de una. Listo, Juan. de acuerdo. Listo. ¿Y qué día les queda a ustedes fácil? Ahorita viene la segunda parte. Ah, bueno, no sé, Sol, ¿qué opinas tú? Eh sí, sí, yo no no tengo lío. El tema es que esa semanita, a ver, regáleme yo miro acá. Aquí tenemos la semana de noviembre. Eh déjame yo tengo podría ser la semana del 16 al 19. Yo podría, por ejemplo, el jueves 19, únicamente ese día. Listo. Y María Valentina y Juan Sebastián.

**[15:53]:** A mí me sirve también eh los jueves. Listo. Sí, a mí también. Bueno, entonces los jueves yo tengo una reunión. ¿Les parece si nos vemos a las 6 de la tarde? Por lo menos 2 horas. O sea, yo creo que con una clase eh entonces curso sigue programado.

**[16:18]:** Ese es que el jueves da opciones. Entonces, pongámosla de 6 a 8.

**[16:28]:** Y ya con eso nos ganamos unas horitas que yo sé que van a ser importantes. De 6 a 8. Y los invitados. Es un todo ustedes.

**[16:48]:** Y sobre todo, pues tener la oportunidad de, pues no sé, de ver qué dudas tienen ustedes en sus trabajos finales. Sí, profe, porque por por lo menos para el trabajo final yo todavía me me sentiría supercruda. Ajá, bueno. Esa es la idea. Entonces, igual podemos vernos también en semana, ¿no? O sea, eh ahorita el el miércoles nos vamos a ver. Eh pues la idea es ir afinando dudas. Por ahora la herramienta. Entonces, eh estábamos hablando de la herramienta, Sol. Nosotros Sí, señor. Creo que tú me habías escrito unas ideas, yo te respondí. No sé si si mi respuesta haya aclarado tus inquietudes. Eh sí, sí, profe. Es que también yo estaba un poquito confundida, volví a buscar el documento de la de de los entregables de la clase. Porque entonces es un trabajo final, que creo que sí podría ir muy orientado a lo que a lo que te ponía.

**[17:52]:** Ajá. Eh pero ya para el taller dirigido sí sería de pronto solo hacer un tema de de clasificación. Sí, sí, sí, sí, pues. solo puntualmente eso. Y mira que pues es es fundamental, bueno, seguramente tú ya lo has hecho, pero es fundamental antes de eh pues entender eh por ejemplo, el Tiny Imagery. Esto mmm se carga este Imagery, ¿por qué? Porque tenemos unos rangos. Entonces, pues aquí por ejemplo están las herramientas de clasifi- hay unas herramientas de clasificación, ¿no? Segmentación, está el manejo de las muestras de entrenamiento, que es lo que uno debe de tener, y pues hay otras herramientas aquí en la Entonces, igual lo puedes hacer si tú te sientes con la fortaleza de hacerlo en G, pues lo hacemos en G, y si no, también lo puedes hacer desde la G is Pro. Lo importante es que recuerden que tenemos una horita, y entonces, si nos vamos a enfrentar a G, pues nos vamos a tener que ocupar una buena parte del taller entendiendo la interfaz, porque pues la idea es que nosotros,

**[18:50]:** bueno, que todos hagamos a la par. O sea, no no llegará a ver al que está haciendo, porque no tiene sentido eh hacer eso, pues, como que simplemente estar viendo qué qué hace mi compañero. La idea es que yo siga la guía o la explicación, bueno, la guía y la explicación, y pueda entender qué es lo que están haciendo, y pueda hacerlo y pueda llegar a un resultado y y frustrarme y aprender, porque en la medida en que uno hace, pues, uno aprende. Entonces, pues, si abordamos G, aquí tengo, de hecho, unas rutinas. Ah, no, las cerré. Eh si abordamos G, pues, eh la curva de aprendizaje va a empezar desde cero, y pues, vamos a tener que ocupar una muy buena parte del taller de una hora, porque no disponemos de más tiempo para eh mostrar la herramienta. ¿Ves? ¿Son? Sí, sí, total, profe.

**[19:44]:** Yo lo que había pensado con tu respuesta es de pronto eh tratar de bajar el los raster, creo que en algún momento eso fue lo que hice, como apoyarme en G para tener un buen raster, digamos, de una cobertura de 10 años, con X nubosidad, no sé, o sea, un raster que me permita hacer un buen buen análisis, eh y de pronto lo que les pues como mostrar como para para contexto, como introductorio, pero digamos que el raster que pronto me descargue hacer el tema de clasificación en ArcGIS, no sé. Y les comparto el raster descargado o algo así. Me parece perfecto. Me parece perfecto. Mira que, bueno, mi mi recomendación es que uses Sentinel, Sentinel de luz, Sentinel 2 eh a ver, yo trato de a ver si

**[20:53]:** eh

**[20:58]:** eh no veo ahí está, armonizar level Entonces, pues este es un un muy buen producto, el Sentinel 2 armonizado eh

**[21:13]:** entonces, pues yo te recomiendo, pues igual eres libre de elegir lo que quieras pero pues aquí si miramos un ejemplito, miramos el ejemplo que tiene hoy en día, pues nosotros no tenemos que ser programadores, eh yo uso Sentinel, es que Sentinel eh ya hace un par de dos años más, yo creo dos, tres años eh y pues sencillamente eh hoy en día, pues me siento incluso más fuerte, ¿por qué? porque yo si tengo alguna duda con con con algún producto, por ejemplo, hace poquito estaba extrayendo unos datos asociados a temperatura de la superficie de la tierra, busqué el producto acá, Land Surface Temperature eh le dije a la IA que me hiciera un script eh para aquí que me permitiera extraer tales y tales posiciones y pum, y me lo arrojó y lo y lo y lo hice rápidamente. Entonces, mira mira, pues aquí él me da este ejemplito, la la resolución de de Sentinel 2 es muy buena eh entonces, pues creo que eh tú le puedes incluso dar la delimitación para un área geográfica en particular, descargar

**[22:25]:** ese pedacito y ya nos lo puedes compartir y si quieres el resto lo podemos hacer en ArcGIS Pro o también si quieres seguir trabajando en en QGIS, lo puedes hacer. Entonces, pues ahí estás, eres libre de de liderar el el taller como tú consideres. ¿Listo?

**[22:44]:** Vale, profe. Listo, entonces estamos claros con el taller, eh pero no hemos hecho la el sorteo. ¿Quién quiere hacer el taller la próxima semana?

**[22:58]:** ¿Juan? ¿Y Sol? ¿O Sol y Juan? ¿O solamente Juan? ¿O solamente Sol?

**[23:07]:** Ah, qué difícil. Ese eso ese silencio administrativo. El silencio que dice mucho. Bueno, entonces

**[23:20]:** Sí, sí, claro que sí. Si quieres aquí mismo te agrego a a como te esté. Eh en el subcalendario, acá está. Entonces

**[23:39]:** eso es el miércoles 4.

**[23:45]:** Ah, pero escucha. Yo aquí estoy haciendo una una reunión que no en el en el en una fecha que no. A ver, yo miro este otro calendario. Eh miércoles

**[24:11]:** El miércoles tengo una reunión justo a las 2. Entonces, eh miércoles 4. Ah, no, no, sí tengo de 2 a 3 a 5, no, lo podemos hacer. Eh lo podemos hacer de 2 a 3. Entonces, pues tenemos que ser muy, muy, eh, eficientes con el uso del tiempo. Entonces, aquí está Juan Quintero González, ¿no? Sí, profe. Es correcto. Estaba a la ah, a 1:30, pero bueno, podemos ir hasta las 3, no hay problema. Listo, entonces, eh, tenemos hecho el sorteo. ¿Quién va a empezar dentro de 8 días? ¿A la 1 o a las 2? ¿Juan? ¿Eh, Sol? ¿Un sorteo? Vamos a hacerle No, profe, pues tranqui, yo, yo, yo lo hago. Yo lo hago, ahí me dan oportunidad si, si no me sale tan bien. Sí, sí, sí, pues, eh, creo que ya has trabajado mucho en eso, entonces, no, no te preocupes. Entonces, listo.

**[25:22]:** Eh, otra vez la agenda. Pero, ¿cómo Serían dos en 8 días, ¿cierto? Sí, sí, sí, somos abril, abril. Somos cinco. Entonces, María Valentina ya acabó. Digamos que Sol ya eh,

**[25:49]:** vamos a hacer lo siguiente. Vamos a rifar el siguiente. Eh, este es el número 1, el número 3 y el número 4. Vamos a ver si aquí hay una, una ruleta así rápida para, para que luego no digan que yo los Está trucado, que no es Ruleta, ruleta de 1 a 5.

**[26:14]:** Listo. Entonces, miren, aquí está. Eh, 1, 3 y 4. Ya Sol dice que dentro de 8 días, entonces, vamos a elegir quién, quién es el que va a acompañar a Sol. ¿Sí? Listo. Listo, entonces vamos a ver si esto funciona o no funciona.

**[26:43]:** Bueno, no quiere funcionar. Está todo. Jessica sin caer será la afortunada ganadora. Iniciar. Tirar.

**[26:58]:** Uno. Uno. Meli. Melissa, listo, entonces eh dentro de 8 días vamos con Melissa. Pero es que se me hizo aquí el calendario. Melissa y Sol. ¿Sí? Y dentro de 15 vamos a tratar de hacer la clase de 3 horas para que puedan presentar entonces de una vez. Entonces, 4 de noviembre

**[27:38]:** 6 de noviembre, profe. ¿Y yo por qué estoy con el 4? Ella, 6 de noviembre, entonces exponen Sol Melissa.

**[27:53]:** Aceptar. Enviar. Y el 13 vamos a ponerlo hasta las 5.

**[28:07]:** Y exponen María Valentina Juan Sebastián y Jessica.

**[28:21]:** Y listo, y cerramos acá. ¿Estamos o no estamos? Sí, señor. Entonces, el día, bueno, antes de la sesión se presenta el el con la guía, ¿cierto? Para todos. Sí, sí, sí, la idea es que pues ustedes nos envíen esa guía pues y y a mano expliquen eh una presentación muy corta, muy sucinta, lo que vamos a hacer. Eh no tenemos tiempo, entonces la idea es entrar en materia. Ah, ¿qué datos necesito? Sobre todo pues si yo voy a usar una herramienta necesito eh pues traer los datos sobre eh yo puedo decirles, por ejemplo, en el caso que tengo que ir al mire, yo entré al y lo descargo aquí acá acá, pero miren, acá están los datos. ¿Por qué? Porque la idea no es centrarnos en cómo descargar los los datos, sino centrarnos en cómo usar la herramienta. Y listo. O sea, traer listo el el database y empezar de una.

**[29:19]:** Traer listo el conjunto de datos, obviamente mostrarnos si yo accedí, no sé, a la base de datos X Y por allá rarísima, entonces miren, yo descargué estos datos de acá, ustedes los pueden descargar desde este sitio link, desde este link, desde este sitio web, eh tienen que entrar acá, la configuración mínima es esto para descargarlo, le damos acá download y listo. Y aquí están nuestros datos con los que vamos a trabajar y corremos las herramientas. ¿Listo? Listo. Bueno, entonces nosotros quedamos acá en estos DEM. Eh descargamos el DEM de de este es el el el de el Earth Explorer, ¿lo recuerdan ese sitio? Lo visitamos. Sacamos una una cuenta y yo les pedí que abrieran otra cuenta, ¿en dónde? ¿Lo recuerdan? En el data. Sí, eh ajá. ¿Y la abrieron? Sí, señor. Sí, profe. Listo. Entonces, a ver, hay pues nosotros, por esa cercanía con Estados Unidos, tenemos como que más afinidad con los datos de la NASA, pero también podemos eh tener datos de eh de la ESA, de la Agencia espacial europea.

**[30:35]:** Entonces, Erdas, uno aquí, dice Erdas login, Erdas login, y me logueo, me logueo con mis credenciales, ¿no? Entonces, pues yo aquí como esto lo uso frecuentemente, ya tengo aquí eh mis credenciales puestas. Yo les voy a poner este link aquí en el chat para que puedan ingresar a donde yo estoy ingresando. Entonces, me logueo, yo ya tengo mis credenciales, mi usuario, mi password. Entonces, pues de entrada, el eh ingresa acá a mi perfil, tatata, eh pues no es que aquí yo no pueda hacer mucho, solamente configurar eh un poco pues eh mi perfil, organización, yo creo que esto ya lo tuve que haber puesto. Eh tipo usuario, y ese es su usuario público, área de estudio, relación de héroe eh océano, afiliación de educación. Y aquí en aplicaciones, en aplicaciones autorizadas, yo tengo las aplicaciones que Erdas me ha autorizado a mí porque he ido poco a poco usándolas.

**[31:50]:** No sé ustedes en aplicaciones que tengan. Eh es probable que algunas aplicaciones no no las tengan, hay por defecto les les aprueba algunas, pero uno le dice aprobar más aplicaciones y uno puede pues autorizar otras aplicaciones. ¿Listo? Eh entonces, yo ya puedo, como ya estoy aquí, yo no sé por qué no hay un link directo a al Erdas desde acá, o a ver. Yo nunca he podido entrar, no. Desde desde acá directamente, yo simplemente ya estoy logueado y aquí le digo Erdas.

**[32:39]:** Er Sin el login. ERDATA NASA.

**[32:47]:** Listo.

**[32:51]:** Entonces, este es un repositorio infinito de datos eh y tenemos pues mucha información asociada a muchos sensores remotos de NASA. Y hay otro repositorio Ahí, bueno, hay varios repositorios. ESA Copernicus, vamos a ver si me

**[33:18]:** El Copernicus ESA Copernicus, pero es Data Center.

**[33:27]:** Data Center.

**[33:40]:** Porque me sale en español. Ah, bueno, estoy en la cuando empieza a traducir Ver versión original en inglés.

**[33:54]:** Entonces, espérenme, yo entro acá. Eh aceptar todos. Entonces, eh desde acá en Copernicus yo puedo entrar, ahí les acabo de compartir la la el link, yo puedo entrar a datos de Sentinel también. O puedo entrar a estos eh servi- servicios de datos. Entonces, por ejemplo, yo necesito datos de Sentinel 2, que es lo mismo que tú vas a descargar, eh aquí te te puede permitir la descarga de Sentinel 2. Y aquí, en este Copernicus eh Service Data, yo puedo explorar data.

**[34:44]:** Yo puedo darle aquí explorar los datos que tiene disponible el servidor. Vamos a ver si abre ahí.

**[34:57]:** Entonces, eh yo tengo que loguearme, entonces de aquí puedo decirle lo voy a usar anónimamente. Entonces de aquí yo puedo visualizar eh el mismo Copernicus acelerado. Entonces yo puedo visualizar, por ejemplo, las imágenes de una colección Sentinel. Está super lento. Entonces yo puedo decirle

**[35:27]:** a ver, vamos por el otro lado del del mar.

**[35:32]:** Entonces, aquí está Sentinel 2A, ¿cierto? Y yo puedo eh decirle, bueno, busquemos Sentinel 2, puedo darle un porcentaje de nubes, eh que sea el 30%, yo quiero solamente los datos de del 2A, eh puedo dar un rango de tiempo, entonces yo quiero solamente datos desde X a X año y vamos a decirle, por ejemplo, que que es de desde este año, a ver, desde enero, del primero de enero, y le digo busca. Entonces él me va a buscar las imágenes que concuerdan con esa con ese filtro. Entonces, pues este es otro repositorio, como les digo, o sea, es parte de la Agencia Espacial Europea, nosotros pues no sé, tenemos mucho más más contacto con con con los datos NASA. Pero entonces, pues quiero que que que exploren también esos datos, pero por ahora quiero que nos concentremos en los datos NASA, entonces quiero que sepan que, bueno, aquí me me da me di me permite visualizar las imágenes Sentinel

**[36:43]:** que yo pude eh le dije con un filtro de 30% de nubes, que en cierto periodo, etcétera, y ahí aparecen todas las imágenes. Pero por ahora quiero que nos centremos entonces acá, en Earthdata. Entonces aquí salen unos letreritos, dice el envío de de los datos de Suomi NPP, que es un sensor, lo van a bajar. Listo. Entonces estamos acá. Copiar. Les voy a mandar aquí el link, ¿cierto? Copiar. Entonces eh tu puerta tu puerta de entrada a los datos observacionales de la Tierra de NASA. Entonces aquí hay un data catalog, acá hay unas herramientas y pues aquí hay unas alertas. Y uno puede eh explorar los datos por por temática. Entonces esto es un monstruo de sitio. Por ahora vamos al data catalog.

**[37:48]:** Entonces miren todo lo que tiene. Uno aquí pues empieza a buscar y se busca esto esto. Entonces supongamos que nos interesa eh un producto, por ejemplo, eh un índice eh de vegetación, yo le digo NDVI.

**[38:14]:** NDVI, que es el índice de vegetación eh normalizado. Entonces él me empieza a mostrar qué productos tienen NDVI. Entonces yo le puedo decir método observacional, sí, basado en el espacio. Entonces yo puedo filtrar acá. Espacial. Entonces con cobertura de 1 y 30 m, de 1 a 1 m. Y eh yo puedo filtrar un poquitico más y puedo decirle NDVI Modis. A ver qué me sale.

**[38:52]:** Entonces, Modis es un sensor. Eh. Y pues ya, busqué un poquitico ese ese filtro. Entonces. Por ejemplo. Este es un producto, pues, no es que. Eh. Yo he usado frecuentemente, es este Modis Terra mas a índice de vegetación. Este es un producto diario. Pero miremos qué más hay acá. Eh, acá abajo, Modis Terra vegetación. Estos son globales.

**[39:27]:** Entonces bueno, este es como la el el data catálogo. General, ¿no? Uno aquí se vuelve loco buscando, entonces volvamos. Acá la. A lo que, a lo que podemos explorar. Como otra vez a ver data. Entonces, data catálogo, ¿cierto? Ahora, hay unas herramientas. Entonces, en el catálogo yo puedo buscar. N cantidad de productos. Eh, en data tools, hay. Ya las herramientas de descarga.

**[39:59]:** Entonces, hay una primera herramienta, de hecho yo por acá la tengo configurada por defecto en mi computador, que se llama WorldView. Que es como el primer, la primera entrada. A los datos. Cuando yo no tengo ni idea. Entonces pues yo lo tengo acá, pero ustedes simplemente, miren dónde estábamos. Estábamos acá. En Earth Data, vamos a ir aquí a Data Tools. Herramientas de datos. Y van a darle a la primera herramienta que se llama WorldView.

**[40:31]:** Entonces yo por ejemplo tengo aquí mi WorldView, lo tengo ya en mi computador. Y debemos. Llegar a lo mismo. Igual puedo cerrar este para que veamos, simplemente le digo launch WorldView.

**[40:48]:** Entonces este es un primer visor que les va a permitir familiarizarse con toda la información que tiene NASA disponible. Asimismo, Copernicus, de la Agencia Espacial Europea, tiene eh también tiene esos esos visores. Esto es un visor. Entonces, él por defecto, pues me aparece la dice la la reflectancia corregida, el color verdadero de la Tierra del día de hoy. Entonces, miren que aquí estamos en octubre 26, el 30 de octubre del 2026. Y yo puedo decirle "Adherir capas", "Add layers". Aquí están eh las disciplinas. Yo puedo eh perdón, están dice "Riesgos y desastres", y disciplinas de la ciencia. Entonces, está por por la atmósfera, por la biosfera, por la geosfera, eh por la superficie de la Tierra, océanos. Entonces, pues el más probable es que nosotros estemos eh que estemos interesados, pues, en alguno, por ejemplo, en la superficie de la Tierra. Vamos a ver qué tiene esto.

**[41:56]:** Entonces, por ejemplo, tiene biomasa sobre el nivel de la Tierra. Esto es de un sensor que se llama Jedi. Eh tenemos coberturas de la Tierra, eh tenemos humedad del suelo, tenemos temperatura del suelo, eh tenemos índice de vegetación. Entonces, aquí era que quería llegar antes. Entonces, esto es como la primera puerta antes de uno entrar a ese mundo de datos NASA, pues hay que ir a este visor para ver qué hay acá. Entonces, vamos a dar los índices de vegetación. Entonces, Profe, profe, perdón, ¿cómo cómo abro ese ese visor? Ya, ya. Entonces, WorldView, miren que estábamos acá, ¿no? Sí, estoy ahí en World en WorldView, pero cómo abro el visor. Ah, ya. Aquí a "Add layers". Ah, listo, listo. "Adherir capas". Ah, listo. Entonces, "Adherir capas" y te sale de primerazo eso, entonces yo me metí aquí disciplinas de la ciencia, porque él de primerazo está aquí en riesgos y desastres.

**[43:02]:** Yo fui aquí a eh disciplinas de la ciencia, le dije aquí, me interesa land surface, yo trabajo mucho por ejemplo con océanos. Por ejemplo eh aquí está la tasa de precipitación de un producto que se llama que es la precipitación global horaria. Entonces yo puedo por ejemplo mostrar, les voy a mostrar esto rápidamente. Eh

**[43:28]:** océanos clorofila eh que se me hizo precipitación rate. Entonces pues aquí tengo una cantidad de cosas y inmers. Entonces tasa de precipitación. Esto está cada 30 minutos, cada media hora. Entonces ya me cargó la tasa de precipitación, ya voy a salir de aquí, esto solamente es para mostrarles. Y en el en este momento no hay todavía datos de la tasa de precipitación. Vamos a darle el día de ayer a ver qué pasa. Ahí está. Entonces uno puede ir aquí a Colombia. Entonces eh esto es milímetros por hora. Milímetros de precipitación por hora, no no es velocidad, no entonces eh aquí por ejemplo veíamos un núcleo alto de precipitación de aquí se de 6. Entre 6.31 y 6.8 milímetros por hora. Eh Cali está por aquí al frente a Buenaventura, ayer es un día despejado, entonces esta es una de las de tantas capas que yo pueda abrir y yo puedo ir abriéndole más capas.

**[44:43]:** Entonces volvemos acá. Disciplinas de la ciencia, land surface y por acá al final está station index. Índices. E eh entonces pues aquí hay un un índice de vegetación mensual, yo no necesito los índices de vegetación diaria porque pues la estructura o bueno no sé la el verdor no va a cambiar de un día para otro.

**[45:09]:** Este índice de vegetación mensual, pues es este. Entonces miren que yo aquí vegetation index L3 pero monthly, yo puedo ir al DOI, ¿qué es el DOI? El identificador del producto, entonces voy al DOI y encuentro todo lo relacionado con este producto. Está todo esto está aquí me me está llevando al Earthdata, todo esto está asociado, entonces miren ah Aqua índice de vegetación mensual L3, esto es eh los los productos L3 los los los sensores remotos, los productos de sensores remotos vienen L1, L2, L3 ya es un producto mensual, ¿por qué? Porque viene de los datos diarios. Entonces eh pues como les digo desafortunadamente no hay mucho tiempo para extendernos como de dónde vienen los datos, realmente eh lo que hace un sensor, en este caso son sensores pasivos, es medir la cantidad de energía reflejada por la superficie de la tierra y a través de un algoritmo pues se pueden generar productos, en este caso el índice de vegetación eh el NDVI es uno de los índices que tiene, tiene la relación de del infrarrojo, de

**[46:28]:** las bandas infrarroja y roja. Entonces estando acá, yo le voy a decir aquí copiar para que ustedes no se pierdan, ahí se lo ahí lo pegué en el en el en el chat, data access, entonces miremos a este producto dónde diablos lo puedo descargar. Entonces lo puedo descargar Earthdata search. Este es un buscador Earthdata search muy completo, es una, tan completo que uno se pierde, es una locura.

**[47:04]:** Eh, no, yo por ahora no quiero tomar ningún tour. Y pues yo aquí puedo hacer una configuración espacial, por decirle, mire, yo quiero un poligonito nomás, yo quiero por ejemplo este poligonito.

**[47:22]:** Por dar un ejemplo, ahí quedó perfecto. Quiero decirle, mire, eh solamente un pedacito temporal. Yo quiero de tal fecha a tal fecha y al final lo puedo descargar. Sin embargo pues esta es una muy buena herramienta, este el el Earth Data Search, pero me gusta más para este tipo de cursos introductorios esta herramienta, se llama Appears. Es una herramienta para extraer un pedacito. Entonces vamos a darle aquí en Appears. Entonces, si ya estamos logueados, no va a haber ningún problema con la búsqueda de datos en Appears, ahí se los acabo de pegar en el link, para que no se pierdan. Entonces miren que en este momento, cuando yo fui a Appears, dice, "No estoy logueado", entonces ahí se logueó. Ah no, no se logueó. Le digo sign in, como ya estoy logueado aquí en Earth Data él inmediatamente se va a loguear. Si de pronto tienen problema con el logueo, quiere decir que cuando yo voy aquí a aplicaciones, aplicaciones autorizadas, vamos a ver si es, si aparece Appears.

**[48:31]:** Appears, entonces tienen que darle aprobar Appears, mírenlo, acá está.

**[48:41]:** Le dicen aprobar más aplicaciones, buscan Appears y le dicen aprobar. ¿Para qué? Para que puedan usar Appears. ¿Estamos?

**[48:56]:** Sí, profe. ¿Lo tienen aprobado? Sí.

**[49:09]:** Bueno. Eh Listo. Entonces,

**[49:20]:** ¿Estamos ahí en la pers? Señor, después cuando le di login se aprobó automático la aplicación. Como me pasó a mí, de esa manera. Listo. Entonces, como necesitamos un pedacito, vamos a darle extract. Entonces, vamos a extraer un un área. Extract área.

**[49:41]:** Entonces, lo primero es vuelvo atrás, extract área y decirle start, iniciar una nueva solicitud, start a new request.

**[49:57]:** Ajá. Listo. Entonces, nombre de la solicitud. Vamos a ponerle NDVI. Pongámosle, pues, por Vamos a ver si podemos Vamos a ponerle NDVI. Eh no sé. Eh NDVI Vamos a a centrarnos por acá en este pedazo de la Amazonas. NDVI trapecio amazónico.

**[50:26]:** Listo. Entonces, yo puedo seleccionar con este iconito de acá un rectangulito. Entonces, vamos a tratar de darle zoom al trapecio amazónico para seleccionar, pues, lo que corresponde al trapecio amazónico. Entre el río este creo que es el río Putumayo y el río Amazonas, toda la parte del trapecio. No tenemos que tener exactamente todos la misma el mismo polígono. Listo. Entonces, cuando yo voy acá al a los al al doy, yo tengo que leer muy bien esto qué es, esto con qué se come, entonces me dice, ah bueno, es descripción, dice, el aqua modis resolution y el espectro de radio meter modis, los índices, este es el código del producto, MYD13A3, versión 6.1, provee eh, eh, datos mensuales con una resolución de 1 km, eh, oye, espera, ah, eh, a ver, te extensión temporal, está desde julio del 2002 al presente, pero pues yo voy a pedirle un pedacito nomás, por ejemplo, pidámosle los datos de, del 2025, entonces vamos a decirle, mire, solamente quiero desde enero, desde el primero de enero del 2025, como son datos mensuales, ¿hasta cuándo?

**[51:58]:** hasta

**[52:05]:** el 31 de diciembre del 2025, ¿listo? Vamos a pedir, esto es un producto mensual, entonces, vamos a buscar el producto, entonces, ¿cómo se llama el producto?

**[52:24]:** El producto se llama

**[52:30]:** MY

**[52:35]:** 13A3, se los voy a copiar acá, ese es el nombre del producto, entonces voy a buscar el producto aquí en en el nombre del producto, entonces miren, aquí aparece el producto, dice, aqua modis vegetation index, NDVI y EVI, ese es el otro índice, el enhanced vegetation index, el nombre del producto MYD13A3, eh, a 1 km mensual desde el 2002, o sea, desde el 2002 al presente, listo, entonces, cada uno de estos productos tiene una cantidad de capas, miren. Está el EVI, eh la reflectancia en el infrarrojo intermedio, pero a mí me interesa solamente este, el NDVI. Por ahora, vamos a agregar este. Y se agrega acá. Formato. Me parece que GeoTIFF es el formato más fácil en este momento para nosotros. ¿Por qué? Porque también podemos tener otro formato que es el NetCDF, pero digámosle que es GeoTIFF. Proyección. Geográfica. Entonces, repito qué hicimos. Le pusimos un nombre, seleccionamos un área, eh solamente vamos a descargar los datos desde el 1 de enero del 2025 al 31 de diciembre del 2025.

**[53:55]:** Solamente, ah bueno, eh seleccionamos el producto. El producto viene de acá, ¿no? O sea, cuando yo, miren que aquí estaba en en NASA Worldview, por eso es importante empezar a explorar todo desde NASA Worldview, eh pues pude ir al DOI y en el DOI yo encontré que el producto se llama MYD13A3 y aquí lo busqué. Y de todas las capas que tiene MYD13A3, MYD13A3, de solamente le seleccioné la capa que es el NDVI. Y listo. Ahí estamos. ¿Soy eh María Valentina y Juan Sebastián? Sí, señor. Sí, señor. Listo, perfecto. Entonces, vamos a darle someter. Dice, "El área de muestreo solicitada fue exitosamente sometida. Un email, una notificación vía email será enviada una vez la solicitud esté completa." Entonces, yo por acá tengo mi correo. Esto está Esto está asociado a mi correo personal. Entonces, y acabamos de hacer una solicitud, esperemos a ver que esto eh pues se mueva.

**[55:17]:** Y mientras esto nos permite descargar, vamos acá. Entonces, estábamos acá

**[55:28]:** en un modelo de elevación digital para la parte marina de Jepco, está a 30 m y un modelo de elevación digital para la parte continental de Getopo, descargado del Earth Explorer, que también está 30 m. Entonces, nosotros en las primeras clases descargamos una geodatabase del Ideam, del Igac, perdón, y tenemos toda la información espacializada en vector de Colombia. Entonces, vamos a cargar la capa de departamentos.

**[56:14]:** Vamos a decirle data, yo no sé ustedes dónde tengan ese ese orden o ese desorden. Recuerden que para que esto funcione en los folders debe deben haber aquí en folders deben haber desde el catálogo deben haber eh anclado, bueno, como es el catálogo, no se llama anclado, se me va la palabra en este momento, se llama adherido. Entonces, deben haber adherido la carpeta donde tienen su su su carpeta de los datos del del Igac. Entonces, pues yo la tengo aquí, le digo data, voy a buscarlo, esto está en C y por aquí se llama básica vectorial, estaba en Escarto 100,000 Colombia y en límites encontramos la capa límite departamental. Entonces vamos a cargar el límite departamental.

**[57:21]:** Y ahí están los departamentos.

**[57:29]:** Y voy a quitar ese color tan feo que tiene esto. Simplemente aquí en propiedades le voy a decir que no color. Y apply.

**[57:49]:** ¿Listo? Entonces permítanme saber si cargaron la la capa de departamentos.

**[57:58]:** Sí, profe. Sí. Permítanme, a mí ya me llegó el correíto, me llegó el correo. Entonces mientras vamos, que dice "Apírese en el mapa de la Amazonía eh solicitud recibida." Eh "Requiere ha sido sometida." Entonces primero me están informando que fue sometida.

**[58:25]:** Entonces yo debo

**[58:36]:** Pero aparece pendiente. Claro, entonces todavía está pendiente. Entonces luego me va a llegar otro correo donde me dicen "Ya la solicitud, ahorita en unos minuticos, ya fue completada." Entonces cuando sea completada yo voy a descargarla. ¿Listo?

**[58:56]:** Entonces por ahora está acá. Entonces ya nos llegó el correíto, ahorita la vamos a descargar. Entonces mientras mientras ya tenemos los departamentos cargados, ¿cierto? Aquí quedó, vamos a ponerle un colorcito a esto para que se vea que efectivamente hay departamentos ahí. Vamos a ponerle uno.

**[59:43]:** Vale, hasta que esté allá. Listo, ahí están los departamentos cargados, muy bonitos. Eh, entonces, como ya tenemos un modelo de elevación de fondo, ¿qué vamos a hacer? Vamos a hacer dos cosas que ya sabemos hacer y si no las sabemos hacer, vamos a recordarlas porque sí las sabemos hacer. Entonces, lo primero, eh, vamos a hacer una máscara con uno de los departamentos. ¿Qué departamento les gusta? Uno bien eh, que tenga un sistema montañoso bien complicado. Entonces, por ejemplo, puede ser este, puede ser Cundinamarca. ¿Cierto? Entonces, vamos

**[1:00:37]:** a extraer la máscara de Cundinamarca del modelo de elevación digital de Gtopo30. ¿Cómo lo hacemos? ¿Lo recuerdan?

**[1:00:54]:** ¿Qué herramienta usamos para eso?

**[1:00:59]:** Eh, no es la buffer. Eh, recuerden que, a ver, este es un, vamos a ponerle aquí, esto es el Gtopo30. Este es un raster. Eh, hay unas herramientas que son las que vimos al principio, que estaban aquí en análisis. Que son para para vectores. Ese buffer es para vectores. Casi que todas las herramientas de vectores tienen su Eh Su Similar En imágenes raster. Sin embargo, buffer no la tiene en imágenes raster porque recuerden que el lo que hace el buffer es delinear un un pedacito. Lo que uno tendría que hacer es convertir ese raster a a polígono o a polilínea. Y ahí sí. En este caso Eh nosotros usamos una máscara Y la herramienta se llama extract by mask. Entonces, ¿dónde está? Pues pues recuerden que casi todas las herramientas asociadas a raster están acá En análisis espacial. Pero si a mí se me olvida Yo le digo extract o simplemente le digo mask porque me acordé que tenía la palabra mask.

**[1:02:09]:** Máscara. Eh Por aquí aparece, miren. Dice aparece extract by mask, extraer por máscara y yo le puedo decir locate si no me acuerdo. Y ella me la y y la La herramienta me la ubica. Entonces, ¿dónde está? Está en spatial analysis tools. Extraction. Extract by mask. Pues yo le digo acá Abro la herramienta. Recuerden que Ustedes pueden decirle aquí adherir a favoritos. ¿Para qué? Para que ya me quede aquí en los favoritos. Entonces, por ejemplo, yo por aquí la la tengo en los favoritos, extract by mask. Pues si ustedes no la tienen en los favoritos, la añaden a los favoritos y le dicen extract by mask. Entonces ¿Cuál es el el el raster que yo voy a recortar? Esto es como a echarle tijeritas con un con un molde. ¿Cuál es el raster que yo voy a recortar? Voy a recortar El modelo de elevación digital continental que yo ya le cambié acá nombre.

**[1:03:12]:** Simplemente uno le dice aquí en la tabla de contenidos F2 Este le pongo Yeco. Y este se llama Getop. Ah, pero este es Yeco, creo que este era Yeco Gorgona.

**[1:03:29]:** Y este es Yeco solito.

**[1:03:35]:** Entonces, vamos a recortar ¿a quién? A Getop o 30. Entonces, aquí simplemente lo selecciono con este y con este triangulito para abajo, digo, miren, yo quiero recortar a Getop o 30.

**[1:03:50]:** Y yo quiero recortar solamente a Cundinamarca, pero resulta que no tengo a Cundinamarca, pero ¿qué puedo hacer para que solamente me recorte Cundinamarca? ¿Lo recuerdan?

**[1:04:08]:** Entonces, Sí, sí, ¿quién iba a decir algo? ¿Quién tiene un punto ahí en el examen final? Pues yo lo que hago es seleccionarlo y extraerlo o creo que si lo seleccionas y arrastras igual, o sea, usas la capa completa, el layer completo, solo te toma el que está seleccionado. Tal vez. exactamente, solo. Entonces, eh, eso es muy importante, creo que lo habíamos hablado. Esta, esta digamos que esta característica a veces juega en contra nuestra, porque si yo tengo, supongamos que yo tengo por equivocación yo seleccioné yo tengo este departamento seleccionado, ¿cierto? Y resulta que yo quiero hacer la extracción para todos los departamentos de Colombia, de este pedacito. Y yo le digo acá input raster, entonces, ¿a quién a quién le diría? Límite departamental. Y además de eso no leo, miren lo que me sale, dice, el input tiene una selección, eh, los registros serán procesados.

**[1:05:07]:** Registros, registros eh, procesados igual uno. Entonces, todas las herramientas funcionan con una con esa característica, con la selección. En este caso yo no quiero Amazonas, ¿a quién quiero? Cundinamarca. Entonces, ahora sí puedo darle el límite departamental porque la selección de Cundinamarca está sobre el límite departamental. Entonces, no tengo que re- recortar Cundina- o sea, yo podría algo más largo sería eh la selección, decirle aquí en límite departamental, decirle eh data, export data, guardar límite, perdón, guardar Cundinamarca y luego usar ese pedacito de Cundinamarca para hacer la el la máscara. Pero como lo puedo seleccionar, pues no tengo que hacer toda esa vuelta. ¿Cuál es el raster de salida? Entonces, nosotros estamos trabajando eh recuerden que él por defecto lo quiere guardarlo en la geodatabase, la propia geodatabase del mapa, pero pueden guardarlo por fuera. Pues aquí para no llenarme de cosas, eh yo esto lo voy, yo luego lo borro, voy a poner lo que esto me lo guarde en en en mi archi- en mi carpeta temp y a esto le vamos a

**[1:06:22]:** llamar den getopo cundi . tif. Entonces, lo estoy guardando en mi carpeta de trabajo, no lo estoy guardando en la geodatabase. Y miren que le pongo el punto tif. Vamos a ver si me deja guardar eso con ese nombre tan largo. ¿Sí? Pues hasta ahora no tiene problema. A veces los nombres los nombres están largos en los raster el la la la herramienta me dice que no puede correr y es porque el nombre es demasiado largo. Los raster no deben llevar nombres tan largos. Los vector sí pueden llevar nombres más largos. Entonces, yo la estoy guardando en mi carpeta de trabajo de den eh den getopo cundi.tif. Extracción, la parte de adentro, inside y correr.

**[1:07:19]:** Y listo. Entonces, ahí ya aparece, voy a deseleccionar de donde he seleccionado aquí de aquí ya Y ya aparece El den De Cundinamarca Aquí le dije Sin tu ley es

**[1:07:44]:** Listo, entonces miren que solamente aparece el den de Cundinamarca Eh voy a apagar este para que no mmm Y pues también le puedo Le puedo Le puedo cambiar la co el el la la El color, ¿no? Entonces Esta paleta se la cambio acá, le voy aquí click Y pues podemos hay unas que están asociadas a los den, ¿no? Eh si le ponemos acá show names Entonces miren que batimetría, batimetría Eh elevation, entonces por ejemplo esta elevation 1 Es perfecta para los den

**[1:08:31]:** Y aquí algo selecciona, entonces miren que ya ahí aparece mi den de de De altura, ¿no? Eh las partes más altas, las partes más bajas de Cundinamarca Entonces esta es una herramienta que uno rutinariamente eh usa y por eso la estoy repitiendo, ya la habíamos visto la clase pasada. ¿Qué más podemos hacer? El zonal statistics también ya lo hicimos, pero lo vamos a volver a hacer ¿Dónde está el zonal? Pues no me acuerdo dónde está, voy aquí Le digo zonal Eh y aparece por acá zonal statistics as table, yo le puedo decir antes de Le puedo decir, mire yo quiero que me la localice Locate

**[1:09:14]:** Y hay varias, ¿no? Entonces miren que me llevó a una que yo no quiero La bueno, no sé si hace lo mismo Hay varias herramientas Hay Hay herramientas que tienen el mismo nombre y que están en diferentes carpetas, pero tienen una leve diferencia. La que a mí me me llama la atención o la que siempre hemos usado es esta, zonal statistics as table, que está en spatial analyst tools. Entonces le digo el okay. Ahora sí, entonces ¿dónde está? Está en spatial analyst tools, en zonal y la herramienta se llama se llama zonal statistics as table. Doble clic. ¿Qué voy a sacar? Voy a sacar todas las estadísticas de altura de ese polígono. Input raster, entonces, perdón, ¿dónde está el campo zonal? Entonces volvemos a lo mismo, el campo zonal eh puede ser el mismo raster, vamos, ah no, vamos a ver si si puede ser el mismo raster, eh

**[1:10:18]:** de ingeotopocundi.

**[1:10:22]:** Sí, puede ser el mismo raster o imagínense algo más complejo. Si yo tuviera eh vamos a hacer algo más complejo con este con esta misma herramienta, yo quiero sacar todas las estadísticas zonales para todos los departamentos. Entonces aquí encargo cargo el límite departamental, el campo zonal va a ser departamento nombre y el raster va a ser getopo30. Entonces ¿qué voy a hacer? Le voy a decir, miren, sáqueme todas las estadísticas zonales para cada para cada eh departamento, o sea, cada nombre, miren que el campo zonal cuando yo voy aquí al límite departamental, para que lo entendamos un poco, aquí en la tabla de atributos,

**[1:11:12]:** entonces miren que cuando yo voy a a name, ¿qué hay en name? Los diferentes departamentos, entonces asociado a ese nombre me va a sacar todas las estadísticas. Entonces vuelvo acá. En este caso no quiero solamente las estadísticas de Cundinamarca, sino de todos los departamentos de Colombia. ¿Y dónde la voy a guardar? La voy a guardar aquí en mi carpeta de siempre y le voy a decir aquí, esto se llama zonal. Zonal eh getopo 30. Deptos. Col. Y al final le voy a guardar, lo voy a guardar como punto dbf. Recuerden que es un archivo dbase.

**[1:11:58]:** Pero aquí está seleccionado Nariño, entonces si si solamente selecciono Nariño pues me va a hacer esto todo miren que si uno no se no no no cae en cuenta, pues hace lo que no quiere hacer. Yo quiero Ah, listo. Ya ya no hay ninguna selección. El input tiene una selección.

**[1:12:23]:** Departamental.

**[1:12:28]:** Autorizar. Ya no tiene ninguna selección. Entonces, ¿dónde la voy a guardar? En mi carpeta temporal, se llama zonal guión bajo

**[1:12:39]:** getopo 30 deptos col dbf. Todas las estadísticas, sí, yo quiero todas las estadísticas y correr. Pues acá al final me va a dar mis mi mi tabla de estadísticas, la voy a abrir, le digo open.

**[1:13:01]:** Ay, ¿qué pasó acá?

**[1:13:06]:** Ah, no, estoy estoy está haciendo la apenas. Esto era esto era otra el zonal del getopo, aquí está. Open. Me salieron las las estadísticas zonales de Malpelo y Yuruparí y Malpelo. Entonces eh aquí está la media, entonces yo puedo darle doble clic para que lo ordene de mayor a menor o de menor a mayor. ¿Cuál es el departamento que en promedio tiene la mayor altura? Boyacá. 2238 m. luego sigue Quindío, luego sigue Cundinamarca no estábamos tan mal eh el Valle del Cauca, miren que a pesar de ser un valle pues está en el puesto 12 de 30 y ¿cuántos departamentos? 30, 33, 31 incluyendo Distrito Capital entonces esta es una herramienta fundamental que nosotros pues vamos que usamos frecuentemente aquí ya me llegó de nuevo a ver si me llegó otra vez ya para la descarga entonces miren a ver

**[1:14:13]:** si la presión atmosférica completado entonces yo puedo ya darle descargar entonces antes de descargar voy acá, ¿hay alguna duda con lo que acabamos de hacer? María, Valentina, Sol Beatriz y Juan Sebastián no señor no listo bueno Juan creo que esto lo hicimos para la para el de marinos es no debería haber ningún inconveniente entonces como ya estamos hechos unos duros en en hacer zonal statistics y en extraer cualquier cosa por máscara vamos a ir acá entonces vamos a darle download ¿cuántas capas? 12 capas del NDVI

**[1:15:13]:** listo, entonces ¿qué es todo esto Dios mío? ay puede ser

**[1:15:30]:** a ver miremos qué es lo que hizo esto, explorar. Ah, no, aquí está. Del 1 de enero. Monchisin.

**[1:15:45]:** Entonces. Sí, sí, que me que me llevé el dato. Ah, ya, ya, ya ya sé qué es lo que pasa. Entonces, miren que aquí aquí aquí tengo dos, tengo 24 capas en total. Entonces, él me da las 12 capas de los de los meses, miren que me da eh

**[1:16:10]:** A ver, voy a ponerle un poquitico de zoom para que lo vean o para que o lo o voy a copiar este este fue Creo que es mi dónde está el la lista. Lista de gránulos. Para que entendamos bien a a qué hago a qué hago referencia. NB, esto aquí escritorio.

**[1:16:41]:** Listo. Entonces, esta es la lista de gránulos. Pero, ¿por qué si esto está en HF? Ah, pero son los originales. A ver, ¿qué quiero mostrarles? Básicamente, quiero mostrarles que esto tiene unos nombres un poco extraños. Entonces, aquí están los 12 los 12 TIF asociados a los 12 meses que descargamos y están otros 12 y miren lo que dice, quality. Entonces, también para cada píxel hay una bandera de calidad. Eso es muy importante tenerlo en cuenta, sobre todo cuando uno está haciendo análisis, cuál es la Cada píxel tiene una bandera de calidad. Un píxel con una mala bandera de calidad no debería yo usarlo. Entonces, yo puedo luego con esas banderas de calidad filtrar, decirle, le eh no me no me incluya píxeles que tengan banderas de calidad, que tengan una categoría mala. Pero por ahora vamos a a identificar entonces, miren miren cómo se llama este primero.

**[1:17:48]:** A ver si yo le pongo un poquitico de zoom. Creo que me me sobreactúo un poquito. Sí.

**[1:18:02]:** Listo, entonces miren cómo se llama este, se llama MYD13A3.061.

**[1:18:09]:** Entonces, el producto, ¿cuál es el producto? MYD13A3. La versión es la 6.1, está a 1 km, el mensual es el NDVI. ¿De qué mes y de qué año? Entonces, 2025 es el año y luego aparece 001. Entonces, resulta que tenemos que empezar a a a entender que muchas capas que están derivadas de sensores remotos, no me va a aparecer el mes, en muchas. Me aparece es el día asociado al mes. Entonces, miren que aparece el día 1 es enero, el día 32

**[1:18:54]:** es febrero, porque enero tiene 31 días. El día 60, marzo. 91, abril. 121, mayo. Y así, junio, julio, agosto, septiembre, octubre, eh, noviembre, diciembre. Entonces, lo que vamos a descargar son solamente los meses. Lo voy a descargar. Estos, vamos a ver si eh, que podemos descargarlos así rápidamente, aquí dándole download. Yo selecciono mis 12 meses y le digo download files.

**[1:19:43]:** Y listo. Entonces, descargar, permitir. Vamos a ponerlos Voy a ponerlos aquí en en equipo. Esto está que se estalla. Eh, pongámoslo aquí en temp. Pongamos esto.

**[1:20:03]:** Voy a ponerlo acá afuera, en temp. Entonces, este es el día 1, sí, guardar.

**[1:20:13]:** Día 2, guardar.

**[1:20:18]:** Es que día 2, mes mes 2, mes 3. Mes 4.

**[1:20:28]:** Mes 5. Yo puedo configurar al Chrome para que no me pregunte cada vez. Yo le digo, no me pregunte y él simplemente yo me voy y se descargan solos. Yo puedo configurar el Chrome para que no muestre este me este esta esta cosa cada vez que va a guardar, que los guarde automáticamente. Sin embargo, pues uno debe quitar la configuración y luego volvérsela a poner. Pues porque el si no empieza a guardar cosas que no. Entonces, solamente pues no es necesario en este momento porque son 12 capas, ¿no?

**[1:21:16]:** Y listo. Entonces, ya guardé mis 12 capas. Vamos a mirar dónde quedaron.

**[1:21:48]:** Entonces deben de estar, vamos a darle aquí por fecha.

**[1:21:56]:** Ay profe, yo aquí estoy un poquito demorada porque había puesto mal las fechas. Y Puse que del 1º de enero al 31 de enero del 2025, entonces me tocó volverlo a hacer. Jue madre, pero que no me quiso sino descargar uno, ¿eh? ¿Por qué? Me tocó Me quiso sino descargar enero.

**[1:22:22]:** A ver. Es este.

**[1:22:35]:** Ah, sí, ahí está. Okay, este me lo descargó en el escritorio. Listo, entonces Vamos a cortarlo desde el escritorio y lo vamos a poner en su carpeta.

**[1:22:57]:** Listo. Entonces, chao, chao, chao, chao, chao.

**[1:23:07]:** Cortar y acá.

**[1:23:17]:** Ahí están, entonces ya tengo mis estos Voy a nombrarlos a ver si Acá están, desde

**[1:23:32]:** enero, febrero, marzo, abril, mayo, junio, julio, agosto, septiembre, octubre, noviembre, diciembre. Ahí están mis 12 capas. Eh Esto no pesa mucho. Yo se las voy a compartir por si de pronto no pudieron descargarlas. Aceptar.

**[1:23:54]:** Vamos aquí a al listado.

**[1:24:04]:** Y Entonces, capas N de B.

**[1:24:19]:** Listo. Pesa cada capita, pesa 62 kW, no más. Ustedes lo descargan. Y hasta aquí llegó nuestro ejercicio de darle guardar.

**[1:24:33]:** Nuestro ejercicio de dens. Ahorita vamos a entrar con raster, todo esto es raster. Entonces, voy a guardar esto y le voy a poner eh quiero un ortomapa.

**[1:24:47]:** New map. Nombre. Según esto es clase 04, pero yo estoy seguro que me ha hecho más clases. Clase 04 SIG eh grado.

**[1:25:07]:** Listo. Entonces, este a mí me parece muy muy útil este, a ver, que se me erizó.

**[1:25:22]:** Este a Pierce, ¿por qué? Porque miren que Ah. Miren que a Pierce me permite extraer un pedacito de lo que yo quiero. Eh A ver, a Pierce, ¿qué te qué hiciste? Aquí me permite extraer un pedacito. Me permite seleccionar un producto y me permite seleccionar la capa de un producto. Si yo voy aquí a mody a a leer data search la descarga es brutal. Esto sigue descargando porque eh ¿por qué? Porque no me va a descargar ese pedacito, sino que me descarga por lo menos toda una baldosa. Entonces, por eso a Pierce pues me parece que es bastante útil para para esta parte académica. ¿Listo? ¿Cómo vamos ahí? Bien, profe. Yo ya ya estoy aquí al día. ¿Sol y Juan? Igual, profe, con las capas que nos enviaste también ya al día. Sí, igual, todo bien. Bueno. Entonces esto, bueno, vamos a cambiarle este mapa base, que este mapa base es como brillante.

**[1:26:38]:** Basemap. Vamos a ponerle imagery.

**[1:26:52]:** Entonces, ¿qué vamos a hacer? Como estos son tiff, miren que los geotiff son muy fáciles de manipular. Vamos a adherirlos todos desde acá del catálogo. Vamos a ver si los podemos seleccionar del cat, ah bueno, este es un nuevo un nuevo mapa, entonces pues hay que desde el catálogo decirle add folder connection, adherir a la carpeta que queremos en la que queremos trabajar.

**[1:27:18]:** Entonces esto está acá están. Vamos a ver si esto se se da a seleccionar todos, ¿sí? Entonces, miren que ya los seleccioné todos, los MY de 13 a 3, y los voy a llevar acá arribita, ¿no? Porque si los pongo por debajo de la imagen no los voy a ver.

**[1:27:47]:** Se quieren bajar.

**[1:27:59]:** Listo.

**[1:28:03]:** Vamos a guardar este proyecto.

**[1:28:07]:** Eh, pues para que esto tenga un poquitico de sentido, vamos a adherir la la capa de los departamentos para que sepamos dónde estamos. Vamos a decirle Add Data. Eh, esto está aquí en Profe, no, perdón. Usted cómo cómo subió los datos normal desde añadir Desde el cat, desde el catálogo, mira. Estaban aquí en el catálogo. Primero recuerda que te tienes que desde el catálogo adherir el folder, ¿no? Lo adherí, aparecen en mi catálogo, los seleccioné todos y los traje aquí, los arrastré a la tabla de contenidos. Ah, bueno, ya voy.

**[1:28:58]:** ¿Listo?

**[1:29:10]:** Entonces voy a cargar, voy a cargar el la capa de departamentos para que veamos qué dónde es que estamos para ubicarnos un poquitico en Colombia. Entonces vamos a decirle Add Data. Data. Eh, yo lo tengo aquí en Ah, miren que me apareció una vez, límites. Y esto se llama límite departamental.

**[1:29:40]:** Y me va a aparecer con un color, pero pues le voy a quitar este color, desde aquí, doble clic, le digo, no, yo no quiero que el color que da color que sea no color y que la línea externa, vamos a ponerla de un color bien vistoso y de 2. de ancho. Ah, me quedo con el color. No color. Apply. Y que sea no de un punto por lo menos.

**[1:30:25]:** Listo. Entonces, aquí está nuestro nuestro trapecio amazónico. Está dentro de entre el límite de el Amazonas y este creo que el Putumayo. Entonces, solamente tenemos 12 capas. No quiero complicarnos la vida, pero esto se puede hacer para muchas capas más. Imagínense que queremos a ver, vamos a a tratar de entender esto porque esto está muy grande. Este es el 01, este es el 32, entonces vamos a a cambiarle los nombres a esto para que no no nos sepamos dónde estamos. Simplemente le voy a dejar el nombre del producto y le voy a poner 01, que es enero. Este que es el 32, pues verifiquemos que efectivamente sea el mes 02. ¿Cierto? Este es el ah, el 70. Es el 03.

**[1:31:30]:** 04. Con F2.

**[1:31:38]:** 05.

**[1:31:46]:** 06.

**[1:31:49]:** Profe, disculpa, ¿con qué criterio los estás renombrando? O sea, ¿dónde te das cuenta cuál es cuál? Ah, en el archivo. Es, entonces recuerda que lo que hemos, lo que hemos dicho, entonces esto tiene un numerito acá después del 20, 25 que me indica qué mes es, entonces, por ejemplo, 182 yo le puedo decir aquí esto qué fue esto es a Piers yo le puedo decir aquí, eh

**[1:32:23]:** qué mes

**[1:32:28]:** es el día 182 entonces dependerá, ah, es que es el día 182 corresponde al mes de julio, primero de julio en un año normal entonces mira que el 182, mira, 2025, 182 va a ser el mes 07 entonces, pues hay que ser muy ordenadito, por eso desde que lo descargamos desde aquí, desde a Piers qué se me hizo la con la tablita, ¿cierto? Gen ya vale, ya diciembre, diciembre es el, el 335 exactamente, no, pero no era esto, a ver, el, el request yo te, perdón, ¿y cómo los está nombrando? ¿Solo 01? Sí, 01, 02, ah, bueno, miren que aquí me aparece entonces unas estadísticas básicas, miren las banderas de calidad, esto eh, entra a la solicitud, ¿no? ¿Qué me dice? Eh, conteo de píxeles desafortunadamente no me muestra quién es quién pero, ah, bueno, bandera de calidad uno tiene que entrar a los a ver, es que como salió esto en dos

**[1:33:49]:** tiene que entrar no, pero la opción, me perdí ¿dónde está?

**[1:33:58]:** no ¿Qué pasó? Tres, eh

**[1:34:05]:** Vamos otra vez aquí, explorar. Me muestre la

**[1:34:12]:** Creo que ya lo había cerrado.

**[1:34:18]:** Eh, no, vamos a download.

**[1:34:25]:** Todas veces.

**[1:34:34]:** Entonces, esto fue lo que yo descargué. El primero es el 2025001, el segundo es el 2025032, que corresponde a febrero, el 2025060 hasta el 2025335. Entonces, lo que yo les decía es que eh yo incluso por acá tengo un pastel, un chancuco. A ver si funciona la fila.

**[1:35:05]:** Entonces, días julianos.

**[1:35:14]:** Entonces, mirenlos acá. Yo tengo aquí este es el año normal y el año bisiesto. Para entender un poquitico qué es lo que me dicen los productos de sensor remoto. Entonces, eh vamos a buscar el creo que era el control B, el 335. Ay, ¿qué pasó? Día del mes, ah no. Es este, el día. El día del mes del mes y este sería 335. Entonces, mira, el 335 en un año normal es diciembre. En un año bisiesto sigue siendo el noviembre. Entonces, ¿qué quiere decir? Que el 2025 es un año normal. Por eso aparece codificado diciembre con 335. ¿Sí? ¿Sí la pillan cómo es la cómo es la vuelta? Aquí yo tengo otro pastelito, esto son eh simplemente en la tablita para años normales. El mes, el mes 1, día inicial 1, día final 31. El mes 2, día inicial 32, día final 59. El mes 12, día inicial 335, día final 365.

**[1:36:28]:** Entonces, así están codificados estos estas capas y yo, pues, por eso estoy haciéndole acá.

**[1:36:39]:** Eh yo ya confío en que en que están las 12 capas, ¿cierto? Este es el 09.

**[1:36:55]:** Este es el 10.

**[1:37:01]:** F1, F2. Este es el 11. Y este es el 12.

**[1:37:13]:** Listo. Entonces, podemos cambiarle a la capa de arriba el color para que para que veamos cómo es esto. Entonces, normalmente el NDVI, si ustedes buscan en cualquier Por ejemplo, busquen acá NDVI index, siempre está entre rojos y verdes. Mírenlo acá. Esta es una imagen típica del NDVI. Entonces, ¿qué quiere decir? Que cuando es verde es saludable, cuando es rojo está eh la cobertura estresada. Entonces, miren, verde y rojo. Entonces, casi siempre el NDVI se representa así, entre verdes y rojos. Entonces, vamos a buscar esa esa paleta de colores. Que debe estar. Por acá al final.

**[1:38:13]:** Aquí está. Ese se llama red to green.

**[1:38:22]:** Y listo. Entonces, en el trapecio amazónico, pues hay muy pocas. Eh. Diferencias entre lo que está en mal estado y lo que está en buen estado. Resulta que, pues, yo simplemente escogí el trapecio amazónico por, por dar un ejemplo, pero. El EVI. Que es el otro. Cuando yo estaba aquí en layers, ya está, creo que lo cerré. Cierto, cuando estaba. En, en, aquí en la extracción, cuando voy otra vez aquí, voy a dar un ejemplo, área point. Eh, vamos a darle start. Start una nueva, este lo voy a poner. EVI. Trapecio amazónico.

**[1:39:17]:** Eh. Y voy a ir, voy a hacer lo mismo, entonces, lo que quiero mostrarles. Es que.

**[1:39:28]:** Entonces, me salió muy grande.

**[1:39:36]:** Dame salí.

**[1:39:41]:** Eh, tal vez este. Entonces, lo mismo, o sea, la fecha le dije que es desde el 2025. Desde el primero de enero, hasta el 2025.

**[1:39:57]:** Eh, diciembre 31, 31 de diciembre. El producto. Nuevamente el producto. Se llama Vamos a copiarlo de aquí. Ajá, vamos a copiarlo acá, control C. Estamos acá, LMYD. Entonces, miren que eh yo tengo la opción de también de decirle EVI. Entonces, si ustedes buscan

**[1:40:32]:** EVI versus NDVI pues el EVI el enhance vegetation index si buscan y se toman pues como la el EVI es mucho más apropiado eh para vegetación exuberante, para vegetación mucho más saludable. Entonces, pues aquí estamos en un ejemplo. De pronto pudimos haber más bien usado el EVI en vez del NDVI. El, como les digo, el EVI tiene una mejor respuesta para para esta zona que el NDVI, sin embargo, es un ejercicio. ¿Qué quiero que hagamos en este ejercicio? Pues primero, entender un poco la capa. Entonces, si uno le da aquí clic en cualquiera de esos él va a hacer como un como si metiera un una aguja por o un alfiler por por todas las capas. Entonces, miren, en enero, en ese punto 8,512. Recuerden que entre más sea, más alto el valor eh esto está de 1 a 10,000, pero realmente el NDVI es un índice de -1 a 1, simplemente uno lo escala, lo lo tendría que ir por 1,000.

**[1:41:39]:** Pero eh digamos que en principio es la misma, o sea, no importa el número de ceros, pues. Entonces, eh ocho ¿en qué momento en ese punto que acabo de señalar la vegetación está más más saludable? Enero. En, miren, en ma en en abril el valor fue 7,996.

**[1:42:02]:** Y el valor más alto 8,856. Ah, no, aquí. Mayo. 9007. Entonces, en ese píxel, ¿no? Entonces, supongamos que yo quiero eh extraer unos valores para eh para un área en particular, pues lo los extraerías con extract by mask, pero aquí lo que quiero que pasemos ya es en en el procesamiento de raster es que utilicemos álgebra de mapas. ¿Y qué es el álgebra de mapas? Simplemente yo necesito saber el promedio multianual. Bueno, el promedio en este caso no es multianual, es el promedio para este año de todos los meses. Entonces, yo puedo usar la calculadora de raster y saber cuál es el promedio de todos los meses del año. Entonces, ¿cómo lo hago? Yo processing. Recuerden que casi todas las herramientas asociadas a raster está aquí en spatial analysis tools. Y por aquí hay una herramienta que se llama map algebra raster calculator. Es una calculadora de raster.

**[1:43:12]:** Funciona como una calculadora de tienda. Esto más esto igual esto. Entonces, ¿qué quiero sumar? Quiero sumar todos los raster. Entonces, abro paréntesis, ¿cierto? Este más

**[1:43:37]:** más si lo si lo logramos hacer antes de antes de irnos a descansar. Más la capa dos más la capa tres más la capa cuatro doble clic. Descansó. Profe. Eh perdón, es que aparecen me aparecen dos raster calculator, uno de eh uno más y otro de spatial Eh spatial analysis tools, entra a ese.

**[1:44:12]:** Más. Eh, la capa 5.

**[1:44:20]:** En eso la capa 5.

**[1:44:24]:** Más la capa 6.

**[1:44:31]:** Más la capa 7.

**[1:44:39]:** Más. La 8.

**[1:44:46]:** Más la 9. Más la 10.

**[1:44:57]:** Más la 11.

**[1:45:07]:** Más la 12.

**[1:45:17]:** Entonces parece que no va a funcionar, ya les digo por qué, porque no puede haber espacios. Entonces miren que están está generando unos espacios, me voy a correr aquí porque no veo muy bien. Esto no puede quedar con espacios. Entonces después de cada más hay un espacio.

**[1:45:40]:** ¿Sí pillan? Vamos a ponerlo en una grande para que para que lo veamos acá. A mí sí me corrió, profe. Sí, pues a mí me funcionó. Ah, bueno, a mí a veces yo miren que me está saliendo un error, dice math algebra expression. Eh, entonces desde que me está saliendo este error es porque me está diciendo, mire, ahí la la fórmula, bueno, el el la forma es que la fórmula como la la línea de comandos no está bien.

**[1:46:10]:** A mí también me corrió, profe.

**[1:46:12]:** Ah, entonces una maravilla la versión suya profe por por no actualizarse de versión no no no el equipo ganador no se cambia listo entonces ah pero pero saben una cosa por acelerado no le dijeron dividido 12 pero no importa no miren miren que a ver no no se estresen tienen que ya salió miren a ver la expresión entonces dónde lo voy a guardar Lo voy a guardar aquí en TTT en temp Esto se llama NDVI Pongámosle A más punto tif Cierto Save Lo guardo lo corro qué pasa si yo me equivoqué Pues es muy sencillo vuelven y abren No cierren la herramienta yo generalmente nunca la cierro Ustedes vuelven y la y la y la corren le cambian solamente el nombre la salida Y aquí Pues lo dividen por 12 Y listo Entonces Ahora sí este es mi producto yo esto lo voy a apagar miren que yo puedo seleccionar estos Selecciono todos

**[1:47:25]:** estos y le puedo decir botón derecho Turn off Los apago por qué porque solamente me interesa Este el que acabo de Obtener y le voy a poner los colores que yo quiero Aquí está el condition number no era elevation no está más abajo Se llamaba red to green Y listo entonces esta es mi capa resultante Entonces prácticamente en promedio Esto es lo que pasó en el 2025 aquí no más aquí hay unas unos pixelitos no Unos pixelitos medio medio amarillitos

**[1:48:15]:** Listo Lo lograron dividir por 12?

**[1:48:21]:** Sí, profe. Listo. Profe, yo tengo una duda respecto al NDVI, porque pues sí, se supone que ese índice va de 1 a -1. Y resulta que, por ejemplo, cuando uno tiene los 12 rásteres, entonces, si uno le pone la simbología de rojo a verde, él toma como el rango inferior en rojo y el superior en verde, independiente del valor que este tenga. Pero a veces pasa que uno edita todos los rangos, pero están como ¿cómo decirlo? Como que los valores, de pronto, todos son positivos y solo unos pocos negativos, pero el rango inferior me lo toma. No sé si me estoy haciendo entender. Sí, no no no. Se pone rojo intenso ahí. Yo te entiendo. como lo organiza. Exactamente. Bueno, eso hace parte de la simbología, pero entonces, vamos para allá. Entonces, vamos a antes de irnos, vamos a dividir esto, entonces, aquí mismo en la calculadora, ¿qué voy a hacer?

**[1:49:13]:** Este NDVI .tif, ¿qué lo voy a hacer? Lo voy a dividir ¿por cuánto? ¿Por cuánto lo divido? 12. Por 11, no, por 1,000. Ah, ¿1,000? Claro, porque miren miren que esto está esto va de -1 a 1. Y está, pues, digamos que para ellos para evitarse los decimales, lo cual casi siempre las capas hacen eso, eh uno es el que tiene ya luego que hacer la transformación, no le ponen decimales, entonces, si yo ah, pero entonces, esperemos a ver una cosita. Creo que eso depende eh su raster information tif.

**[1:49:58]:** Claro, entonces, sí, esto está como floating point, no pasa nada. Entonces, simplemente lo divido por 1,000. Y lo voy a dejar así, en la geodatabase por defecto.

**[1:50:16]:** Y ahí está mi nuevo raster. Entonces miren que ya está, el valor máximo es 8 y el valor mínimo es -1.51. Vuelvo y le pongo mi colorcito bonito.

**[1:50:29]:** Y esto está por acá, eh, ¿qué se me hizo? En red to green. ¿Listo? Entonces, miren que aquí en el tipo de stretch, ustedes le van a poner mínimo y máximo y le van a editar el mínimo y el máximo. Entonces,

**[1:50:55]:** no creo que ni siquiera por 1,000, esto era por 10,000. Por 10,000, sí. Ajá. Era por 10,000. Entonces, no importa. Digamos que ya lo dividimos por 10,000. Entonces, en este caso, el valor mínimo ¿cuál va a ser? -10. ¿Y el valor máximo? 10.

**[1:51:17]:** Ahorita ustedes lo pueden dividir por y listo. Ay, profe, a mí no me, o sea, solo me deja editar el label, pero no el Tienes que decirle aquí edit mínimo y máximo. Tiene que tipo de de stretch. Ah, ya, sí, ya, ya. Y le dices acá editar para que te pueda editar, permitir editar los valores. Y listo, entonces ya quedó editado. Ahora sí, ¿qué pasó? Pues todo es verde. Entonces, ¿qué quiere decir? Pues que el NDVI, y por eso el NDVI no es tan sensible para estas zonas tan boscosas. Entonces, ahorita, tarea, con rojo, no mentiras, si quieren hacerlo, eh, yo lo voy a hacer porque ya lo tengo aquí listico. Voy a iba a descargarlo, entonces voy a, voy a simplemente a descargar, no importa que sea eh, un área levemente diferente. Vamos a descargar el EVI geotiff, eh, proyección geográfica y le digo, revisemos.

**[1:52:15]:** EVI trapecio amazónico, ay, escuchen, EVI trapecio amazónico de 1º de enero del 2025 al 12 de diciembre del 2025. Eh, el producto MYD13, la capa es el Evi no el NDVI, que es más sensible. Geotif y geográfico y someter. Entonces, así ya queda sometido y para la próxima clase ustedes me muestran qué diferencias hay entre el Evi y el NDVI. ¿Listo? Entonces ya, miren que ya nos metimos con álgebra de mapas, que es una calculadora supremamente igualita a la que uno usaría en una tienda de barrio. Sumar, restar, multiplicar y pues hay cualquier cantidad de de funciones acá, ¿no? Están los operadores, miren ahí, puedo sacarle exponencial, eh logaritmo, logaritmo 10, elevarlo, eh entonces todas coseno, es una calculadora de raster. Una calculadora como cualquier otra, pero lo hace pixel a pixel. Para poder hacer álgebra de mapas, los mapas tienen que alinear, ¿no? No puedo tener un un un pixel medianamente corrido porque entonces es como si yo metiera una aguja por todos los pixels.

**[1:53:27]:** En este caso tiene que haber una alineación perfecta. ¿Listo? ¿Preguntas, dudas, inquietudes? Voy a darle guardar y ya empezamos álgebra de mapas.

**[1:53:43]:** Bueno, entonces, si no hay preguntas, si no hay dudas, nos vemos eh nos vemos dentro de 8 días. Ah, no, nos vemos el miércoles, ¿no? Sí, profe. Listo, así quedamos entonces. Sí, señor. Que tengan un feliz resto de día y un excelente fin de semana. Gracias, profe. Igualmente para todos. Gracias, profe. Igualmente. Chao, chao. Estén bien, chao. Chao, muchas gracias.