Desde Google Earth Engine se ha desarrollado una aplicación denominada “Time Machine” que permite la visualización de imágenes de satélite ordenadas temporalmente con el fin de ver su evolución a lo largo de los años.

 

Un ejemplo de esto es el desarrollado por la NASA sobre clorofila oceánica, datos obtenidos por el satélite MODIS que visualiza cómo evolucionan las concentraciones de clorofila en el océano:

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Existe un editor (Earth Engine Tour Editor) que de manera bastante sencilla te permite buscar la localización de interés y cargar las imágenes para crear un Timelapse.

 

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Lo primero que hay que hacer es buscar la zona de interés para eso se pone el nombre en el buscador:

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Y directamente el visor se dirigirá hacia la zona, tú puedes gestionar correctamente la localización centrando el mapa e incluso variar la resolución.

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Se elige la opción “Tour Editor” que posee muchas más herramientas, se elige el año de interés para recopilar la primera fotografía y el botón 8:

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Y entonces se agregará dicha imagen al carrete, se realiza la misma operación con los años que se deseen.

 

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Debajo de la fecha se puede cambiar la velocidad de la reproducción del Timelapse entre High-Medium-Slow.

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La herramienta “Del” elimina una imagen seleccionada dentro del carrete y “Clear” las elimina todas de golpe:

 

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Y por supuesto en el botón  se podrá compartir 13, tanto el enlace como embeberlo en un sitio web. Además, se puede cambiar el tamaño del vídeo:

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Si se copia el link y se pone en un navegador, se visualizaría de esta manera. Por supuesto esto es un ejemplo muy básico de lo que se puede realizar con esta aplicación que se puede desarrollar con más detalle instalando un software específico:

 

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El día 16 de enero comienza la nueva convocatoria de los cursos sobre ArcGIS y ArcGIS Pro enfocado al medio marino (aún hay tiempo para la matriculación), el tipo de herramientas que se muestran en esta entrada pueden ayudar a ver los cambios en zonas costeras. En el curso de teledetección aplicado al medio acuático convocado para el próximo 29 de enero se trabaja con imágenes satélites y métodos de análisis.

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