Tesis de Licencitura: Herramientas estadísticas y computacionales en imágenes satelitales de Earth Engine para la exploración de incendios forestales
Presentado por: Miguel Isaac Arroyo Velázquez (LinkedIn, Twitter/X, Instagram)
Para obtener el título de: Ingeniero Físico
Asesor: Dr. Enrique Camacho Pérez (ResearchGate, LinkedIn)
The english version of this REAMDE.md file is found here
Los incendios forestales son fenómenos complejos donde se encuentran involucradas diferentes variables, desde naturales hasta sociales o poblacionales. Diferentes perspectivas son necesarias para una mejor comprensión de la problemática, y el uso de la tecnología no debe de ser una barrera. En este trabajo se exploran imágenes satelitales provenientes de la plataforma Google Earth Engine. Se realiza un análisis exploratorio en variables ambientales (temperatura de la superficie, humedad del suelo y sequía) e índices de vegetación (NDVI y EVI) tomando en cuenta las regiones de afectadas por incendios forestales. Adicionalmente se comparan con otros conjuntos de datos (registro de incendios forestales del 2017 por parte de la Comisión Nacional Forestal y registro de puntos de calor por parte de Fire Information for Resource Management System). Al final, los conjuntos de datos proporcionados por Google Earth Engine exponen la historia y los comportamientos de todas las variables, siendo un gran recurso para una mejor contextuaización de la problemática.
Descargar documento (aproximadamente 41 MB)
En este repositorio se encuentran el código de todos los procesos, manipulaciones y visualizaciones de los datos usados en el trabajo de tesis.
La gran mayoría de los procesos se encuentran documentados en Jupyter notebooks, con excepción de una visualización realizada con el software
R, para esta existe un script .R y un archivo .Rmd.
Se suben Jupyter notebooks de las celdas del código, la documentación y redacción más detallada sera subida durante el transcurso de las siguientes semanas.
Si este proyecto de tesis le resulta de utilidad para sus trabajos científicos, académicos o de cualquier otro rubro, favor de citarlo:
- Autor:
- Nombres: Miguel Isaac
- Apellidos: Arroyo Velázquez
- Título: Herramientas estadísticas y computacionales en imágenes satelitales de Earth Engine para la exploración de incendios forestales
- Institución: Universidad Autónoma de Yucatán
- Año: 2021
- Tipo de tesis: Tesis de Licenciatura
Para poder ejecutar las Jupyter notebooks es fundamental registrarse a la plataforma de Google Earth Engine. A continuación una lista de ligas de ayuda:
El ambiente de conda de Python es el siguiente:
- Python: 3.8.10
- JupyterLab : 3.0.16
- Google Earth Engine Python API : 0.1.272
- NumPy: 1.20.2
- Pandas: 1.2.5
- GeoPandas: 0.9.0
- Folium: 0.12.0
- Matplotlib: 3.3.4
- Seaborn: 0.11.1
- eemont: 0.2.5
- geemap: 0.8.18
- R: 4.1.0
- lubridate: 1.7.10
- dplyr: 1.0.7
- ggplot2: 3.3.5
- ggridges: 0.5.3
- viridis: 0.6.1
- hrbrthemes: 0.8.0
Este apartado no esta presente dentro del documento, es por lo que lo adjunto en el repositorio
Este trabajo se lo dedico mi yo del pasado, una persona que curiosa que sabía que quería generar un impacto con los datos pero sin saber por donde empezar. Si eres como mi yo del pasado, entonces la dedicatoria también es para ti. Espero de todo corazón que te sea útil
También le dedico este trabajo a mi yo del futuro, para que recuerdes donde empezaste y cuánto avanzaste, de esta manera puedas ir poco a poco lidiando con el Síndrome del Impostor que siempre aparece en los momentos importantes de nuestra vida.