Análisis Oceanográfico utilizando Datos de Trayectoria en ArcGIS Pro

Keith-VanGraafeiland

Diversas formas de datos de teledetección se recopilan para ayudar a comprender nuestro planeta. Las imágenes satelitales, que capturan la reflectancia de la superficie de la Tierra, son un recurso familiar dentro de la comunidad GIS y sirven como una fuente vital de datos para el análisis y visualización en GIS. Los datos de altimetría son una adición relativamente nueva al mundo de GIS y ArcGIS Pro. Los datos de altimetría se recopilan mediante sensores satelitales que registran la elevación de características superficiales como la altura del dosel, la altura de la superficie del mar y el espesor del hielo.  Estos nuevos datos y capacidades presentan una oportunidad para un análisis y comprensión mejorados. Gracias al compromiso de NASA con las iniciativas de ciencia abierta—caracterizadas por transparencia, accesibilidad, inclusividad y reproducibilidad—estos datos de altimetría están disponibles libremente y fácilmente accesibles para todos los investigadores.<\/P>

ArcGIS tiene como objetivo ser un sistema integral capaz de manejar diversas formas de datos de teledetección, incluyendo el procesamiento y análisis de datos provenientes de sensores de altimetría.   En este <\/SPAN>ejemplo<\/A>, se utilizan datos de altimetría CryoSat-2 para análisis en ArcGIS Pro con el fin de cuantificar la cantidad de cambio\/pérdida en la capa de hielo de Groenlandia a lo largo del tiempo.  Este es un gran ejemplo de cómo los datos de altimetría pueden ayudar a apoyar el análisis en tierra.  Los datos de altimetría también tienen aplicaciones efectivas en el ambiente oceánico. Los siguientes ejemplos demuestran cómo esto puede lograrse.<\/P>

El océano es vasto y dinámico. Actualmente, el número de instrumentos que recopilan observaciones oceanográficas físicas in situ casi en tiempo real dificulta medir cambios en el océano abierto con alta precisión. Los altímetros satelitales proporcionan una medición global y precisa de la topografía superficial del océano. Estos instrumentos operan transmitiendo pulsos radar hacia la superficie oceánica, determinando la altura del sensor sobre la superficie midiendo el tiempo que tarda el pulso radar en regresar. La altura de la superficie del mar se calcula entonces como la diferencia entre la altura del sensor y la altura del sensor sobre la superficie.  Estas valiosas perspectivas permiten monitorear cambios en la altura de la superficie del mar, circulación oceánica y predicción meteorológica para ciclones tropicales, entre otros usos.<\/P>

ArcGIS Pro ofrece soporte para varios sensores de altimetría, incluyendo <\/SPAN>

Sentinel 3 SRAL<\/A>, <\/SPAN>Sentinel 6<\/A>, <\/SPAN>Jason 2 and Jason 3<\/A>, siendo estos dos últimos añadidos recientemente en la versión 3.2 Release de ArcGIS Pro.<\/P>

El conjunto de datos de trayectoria<\/H1>Los sensores de altimetría recopilan datos puntuales a lo largo de rutas de vuelo, a los que nos referimos como datos de trayectoria. ArcGIS utiliza un conjunto de datos de trayectoria para gestionar eficazmente este tipo de datos. Esto es similar al modelo mosaic dataset, que organiza una colección de imágenes, el <\/SPAN>conjunto de datos de trayectoria<\/A> <\/SPAN>cumple una función similar, pero gestionando una compilación de archivos de trayectoria que contienen mediciones puntuales. La subcapa puntual del conjunto de datos de trayectoria puede utilizarse como una capa feature class durante el procesamiento y análisis. Puede generar un conjunto de datos de trayectoria desde una carpeta con archivos de trayectoria usando dos herramientas geoprocesamiento:<\/P>La herramienta <\/SPAN>Create Trajectory Dataset<\/A> <\/SPAN>crea un conjunto de datos trayectoria en una geodatabase File<\/LI>La herramienta <\/SPAN>Add Data to Trajectory Dataset<\/A> <\/SPAN>se usa para cargar los archivos\datos trayectoria dentro del conjunto trayectoria. Hay diferentes opciones al importar los datos trayectoria que permiten a los usuarios especificar los tipos sensores y las variables asociadas a cargar.<\/LI><\/UL>

Modelar topografía superficial marina usando variable SSH<\/H1>En este ejemplo se usan datos altimétricos del Sentinel-3 para mapear la Altura Superficial del Mar (SSH).  Sentinel 3 tiene una configuración con dos satélites que ofrece cobertura con un período rápido de revisita comparado con otros sensores altimétricos.  Los datos altimétricos Sentinel 3 pueden accederse desde <\/SPAN>EUMETSAT Data Service<\/A>.<\/P>

Usando una semana del nivel-2 datos altimétricos se creó un conjunto trayectoria.  El conjunto contiene una variable SSH calculada al vuelo a partir variables nivel medio superficial del mar y anomala altura superficial del mar.  La variable SSH se calcula cuando se usa Add Data to Trajectory Dataset para cargar los datos altimétricos en el conjunto trayectoria y se selecciona el tipo dato Sentinel 3 SRAL. A continuación está el conjunto creado con datos Sentinel 3 SRAL entre 1\/2\/2022 y 1\/8\/2022. Contiene 394 trayectorias (líneas verdes) que referencian 817,204 puntos observación.<\/P>

<\span><\span><\p>siguiente, usando la herramienta <\span>

Interpolate From Spatiotemporal Points<\a>\u201d se produjo un ráster SSH.  Para mejorar la visualización, se usó la opción triangulación para interpolar los datos.<\span>

Herramienta Geoprocesamiento<\span><\span>

 
 También se usa una máscara terrestre para limpiar los píxeles sobre tierra. El ráster SSH resultante fue utilizado luego como fuente elevación en 3D, funcionando también como capa ráster superpuesta sobre superficie elevación. Esto proporciona una clara representación picos y valles presentes durante este período en topografía oceánica.

 

 

Análisis del cambio en altura superficial del mar<\/h1>En este ejemplo se usan datos sensores Jason 2 y Jason 3 para mostrar cambios en SSH. La combinación sensores Jason 2 y 3 ofrece cobertura temporal continua desde 2008 hasta presente (Jason 2 – 2008 a 2016 y Jason 3 desde 2016 hasta presente). El acceso a los datos Jason 3 y Jason 2 está disponible desde varias fuentes; en este caso se accedió al sitio ftp  NOAA NCEI ftp debido a facilidad descarga por lotes.
Para realizar un análisis altura superficial marina durante período extendido utilizamos dos variables: SSH (Altura Superficial Marina) y SSHA (Anomalía Altura Superficial Marina). Se crearon dos conjuntos independientes trayectoria para Jason 2 y Jason 3 respectivamente, cada uno conteniendo variables SSH y SSHA.  Luego las entidades fueron exportadas a clases entidades individuales usando herramienta Copy Feature manteniéndolas como dos clases entidades separadas para análisis posterior.
Calcular promedio mensual SSHA
En estos pasos usamos los datos SSHA desde las clases entidades Jason 2 y Jason 3 para crear ráster multidimensional independiente (series temporales). Para ello usaremos nuevamente herramienta Interpolate From Spatiotemporal Points – esta vez usando opción IDW y calculando variable SSHA mensual para cada conjunto independientemente.  Luego fusionamos resultados Jason 2 y Jason 3 usando herramienta Merge Multidimensional Raster.  El resultado animado abajo,  es compilación series temporales mensuales tanto Jason 2 como Jason 3 desde 2008 hasta 2022.
alt="anomaly_animate2.gif" \/><\/span><\/P> <\/P>Cambio global promedio de la altura de la superficie del mar<\/H2>En este ejemplo, el objetivo es calcular la altura global promedio de la superficie del mar utilizando los puntos de datos de altimetría con ambas clases de entidades Jason 2 y Jason 3 creadas en el paso anterior. Una vez más, se utiliza la herramienta "Interpolate from Spatiotemporal Points", esta vez seleccionando el método de interpolación "Mean" para calcular los promedios mensuales para cada clase de entidad de forma independiente. La opción Mean calcula el promedio usando los puntos de observación dentro del tamaño de píxel y el intervalo de tiempo designados, evitando la extrapolación de píxeles en áreas sin datos y elimina la introducción de errores.  A continuación se muestra un ejemplo del promedio mensual interpolado de Jason creado. El área válida de datos está entre -180 y 180 y -60 y 60 (sesgado en las regiones polares).<\/P><\/span><\/P> Al analizar los datos raster de 2016 de Jason 2 y Jason 3 (el solapamiento de un año mantenido para fines de calibración de datos), observamos una discrepancia de 0.7 metros. En consecuencia, aplicamos un factor de corrección de 0.7 metros a los datos de Jason 2 antes de fusionarlos con el conjunto de datos de Jason 3.<\/P>A continuación, se calcularon los promedios globales tanto para SSH mensual como anual utilizando la herramienta "Zonal Statistics as Table<\/A>"; los resultados se representan como gráficos a continuación.  Esto proporciona la capacidad para examinar variaciones estacionales y anuales, cambios y tendencias en el SSH global.<\/P>

<\/span><\/P> <\/P>

Monitoreo de la altura significativa de las olas<\/H1>Varios de estos sensores de altimetría ofrecen mediciones casi en tiempo real de la altura de la superficie del mar, altura significativa de las olas y velocidad del viento, facilitando la oceanografía operativa y el monitoreo climático. La nueva <\/SPAN>Trajectory profile chart<\/A> <\/SPAN>proporciona una herramienta valiosa para visualizar rápidamente datos casi en tiempo real. Lo siguiente muestra una comparación de la altura significativa de las olas del Sentinel 6 durante dos días consecutivos a lo largo de dos trayectorias distintas.<\/P><\/span><\/P> <\/P>Estos ejemplos están destinados a ayudar a proporcionar una visión sobre cómo estas herramientas trajectory en ArcGIS Pro pueden usarse para análisis oceanográficos.  No dude en contactar a los autores del blog si tiene preguntas, comentarios o sugerencias.<\/SPAN><\/P>Enlace al Blog ArcGIS: https:\/\/www.esri.com\/arcgis-blog\/products\/arcgis-pro\/analytics\/oceanographic-analysis-using-trajectory-data\/<\/A> <\/P>