El Cubo de Datos
Geoespaciales de
México
Abel Coronado
INEGI
Escuela de Modelación y Métodos Numéricos 2019 (CIMAT)
Guanajuato, Guanajuato 26 Junio, 2019
Científico de Datos
2
https://twitter.com/josh_wills/status/198093512149958656
Ciencia de Datos
@abxda
Fundamentos de Observación de la Tierra
3
OT es la recopilación de información sobre los
sistemas físicos, químicos y biológicos del planeta
Tierra. Se trata de monitorear y evaluar el estado y los
cambios en el entorno natural y creado por el hombre.
Fuente: Group on Earth Observations (GEO)
Mediciones tomadas por un termómetro, medidor de viento, boya
oceánica, altímetro o sismógrafo
Fotografías aereas e imágenes satelitales.
Imágenes de radar y sonar.
Análisis de muestras de agua o suelo.
Información procesada como mapas o previsiones.
OTEjemplos
Observaciones de la Tierra (OT)
@abxda
Introducción
Introducción
Valor para las Oficinas Nacionales de Estadística (ONE) 4
Cada vez disponemos de mas información
satelital. Landsat y Sentinel
Las O.N.E. están empezando a considerar la tecnología EO como un
instrumento de recopilación de datos para fines más allá de las estadísticas
agrícolas
Las imágenes de satélite proporcionan datos
generalizados para grandes áreas a un costo
relativamente bajo:
Alineado con las O.N.E. debe producir más
información a costos más bajos
@abxda
Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
Estadística Oficial
232 Indicadores 5
El 25 de septiembre de 2015, los líderes mundiales adoptaron un conjunto de
objetivos globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la
prosperidad para todos como parte de una nueva agenda de desarrollo sostenible.
Cada objetivo tiene metas específicas que deben alcanzarse en los próximos 15
años.
@abxda
ODS + OT
6
30 potenciales indicadores que pueden beneficiarse de las OT
sólo 12 tienen metodología definida
@abxda
7
Satélites Landsat y Sentinel
Actualmente se dispone de información satelital
gratuita y abierta.
Disponibilidad de Información, Gratuita y Abierta
@abxda
Landsat (34 años) y Sentinel 2 (4 años)
Landsat y Sentinel (Resolución Espacial)
8
30m. resolución espacial 10m. resolución espacial
Landsat 5,7,8 Sentinel 2
@abxda
Landsat y Sentinel
Landsat y Sentinel (Resolución Espacial)
9
Sentinel 2
10m Resolución Espacial
@abxda
Landsat (8 días) y Sentinel (5 días)
Landsat y Sentinel (Resolución Temporal)
10
@abxda
Landsat y Sentinel
Landsat y Sentinel (Resolución Espectral)
11
@abxda
Landsat y Sentinel
Landsat y Sentinel (Resolución Espectral)
12
@abxda
Imagen Multiespectral
13
6 swir 2------
5 swir 1------
4 nir---------
3 red---------
2 green-------
1 blue--------
31 Pixeles
6Bandas
Imágen Satelital
Parche de 31 x 31 pixels
@abxda
Organización de Landsat
14
Rejilla de Distribución
131 celdas
@abxda
Multiples coberturas al año
15
Generación continua de información
@abxda
Sin embargo…
16
Junio AgostoJulio
+ +
Existen nubes.
@abxda
90 TB de imágenes Landsat
17
4 de Marzo 2019
@abxda
34 años de imágenes Landsat
18
Acervo histórico
90 Tb y creciendo…
@abxda
Imágenes disponibles en 2010
19
Big Data
Imágenes disponibles en 2018
20
Big Data
Cubo de datos abierto
• “Un pixel a la vez”
• Datos listos para el análisis (ARD)
• Procesamiento y análisis masivo
• En el espacio: regiones, países enteros…
• En el tiempo: días, semanas, meses, años, décadas…
• Software escalable
• PC -> servidor -> clusters -> centro de datos -> super cómputo -> nube
• Adición de algoritmos
• Resultado de la Colaboración Internacional
• Código Abierto y Gratuito
21
Plataforma estandarizada para el análisis de datos ráster
@abxda
Series de tiempo
22
Análisis de series de tiempo a nivel pixel
Bosque
Deforestación
Pastizal
Cultivo
Medición del NDVI a lo largo
del tiempo del pixel x , y
Cambio en el terreno asociado
al pixel en la ubicación x , y
@abxda
Monitoreo del Cambio
23
Conurbación de Mérida y Caucel, Yucatán
@abxda
Infraestructura
24
6,074 Imágenes
7.5 Terabytes
Infraestructura
Computacional
Productos Nacionales
2015
Big Data
@abxda
Infraestructura
25
Detalle de la Arquitecura
@abxda
Geomediana
26
Análisis de series de tiempo de pixeles
@abxda
Geomediana 2011
27
2,737,273,075 pixeles – 35 Gb
@abxda
Geomediana 2015
28
2,737,273,075 pixeles – 35 Gb
@abxda
• Body Level One
• Body Level Two
• Body Level Three
• Body Level Four
• Body Level Five
Title Text
Title TextMontes Azules y Marqués de
Comillas; 1986
@abxda
• Body Level One
• Body Level Two
• Body Level Three
• Body Level Four
• Body Level Five
Title Text
Title TextMontes Azules y Marqués de
Comillas; 2017
@abxda
Water Observations from Space
31
WOfS
@abxda
¿Qué Sigue?
32
ODS
@abxda
Machine Learning
33
Productos
Nacionales
Carta de Uso de Suelo y Vegetación
Actualización 3 - 4 años
218 Clases Etiquetadas Manualmente
Entrenamiento Machine
Learning
ODS
6 Clases etiquetadas
automáticamente
Clasificación Anual
Las 6 clases definidas por el Grupo
Intergubernamental de Expertos sobre el
Cambio Climático
@abxda
Machine Learning
34
Productos
Nacionales
Clases: Urbano, Rural
Entrenamiento Machine
Learning
ODS
3 Clases etiquetadas
automáticamente
Clasificación Anual
@abxda
@abxda
abel.coronado@inegi.org.mx

Cubo de Datos Geoespaciales de Mexico

  • 1.
    El Cubo deDatos Geoespaciales de México Abel Coronado INEGI Escuela de Modelación y Métodos Numéricos 2019 (CIMAT) Guanajuato, Guanajuato 26 Junio, 2019
  • 2.
  • 3.
    Fundamentos de Observaciónde la Tierra 3 OT es la recopilación de información sobre los sistemas físicos, químicos y biológicos del planeta Tierra. Se trata de monitorear y evaluar el estado y los cambios en el entorno natural y creado por el hombre. Fuente: Group on Earth Observations (GEO) Mediciones tomadas por un termómetro, medidor de viento, boya oceánica, altímetro o sismógrafo Fotografías aereas e imágenes satelitales. Imágenes de radar y sonar. Análisis de muestras de agua o suelo. Información procesada como mapas o previsiones. OTEjemplos Observaciones de la Tierra (OT) @abxda
  • 4.
    Introducción Introducción Valor para lasOficinas Nacionales de Estadística (ONE) 4 Cada vez disponemos de mas información satelital. Landsat y Sentinel Las O.N.E. están empezando a considerar la tecnología EO como un instrumento de recopilación de datos para fines más allá de las estadísticas agrícolas Las imágenes de satélite proporcionan datos generalizados para grandes áreas a un costo relativamente bajo: Alineado con las O.N.E. debe producir más información a costos más bajos @abxda
  • 5.
    Objetivos de DesarrolloSostenible (ODS) Estadística Oficial 232 Indicadores 5 El 25 de septiembre de 2015, los líderes mundiales adoptaron un conjunto de objetivos globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la prosperidad para todos como parte de una nueva agenda de desarrollo sostenible. Cada objetivo tiene metas específicas que deben alcanzarse en los próximos 15 años. @abxda
  • 6.
    ODS + OT 6 30potenciales indicadores que pueden beneficiarse de las OT sólo 12 tienen metodología definida @abxda
  • 7.
    7 Satélites Landsat ySentinel Actualmente se dispone de información satelital gratuita y abierta. Disponibilidad de Información, Gratuita y Abierta @abxda
  • 8.
    Landsat (34 años)y Sentinel 2 (4 años) Landsat y Sentinel (Resolución Espacial) 8 30m. resolución espacial 10m. resolución espacial Landsat 5,7,8 Sentinel 2 @abxda
  • 9.
    Landsat y Sentinel Landsaty Sentinel (Resolución Espacial) 9 Sentinel 2 10m Resolución Espacial @abxda
  • 10.
    Landsat (8 días)y Sentinel (5 días) Landsat y Sentinel (Resolución Temporal) 10 @abxda
  • 11.
    Landsat y Sentinel Landsaty Sentinel (Resolución Espectral) 11 @abxda
  • 12.
    Landsat y Sentinel Landsaty Sentinel (Resolución Espectral) 12 @abxda
  • 13.
    Imagen Multiespectral 13 6 swir2------ 5 swir 1------ 4 nir--------- 3 red--------- 2 green------- 1 blue-------- 31 Pixeles 6Bandas Imágen Satelital Parche de 31 x 31 pixels @abxda
  • 14.
    Organización de Landsat 14 Rejillade Distribución 131 celdas @abxda
  • 15.
    Multiples coberturas alaño 15 Generación continua de información @abxda
  • 16.
  • 17.
    90 TB deimágenes Landsat 17 4 de Marzo 2019 @abxda
  • 18.
    34 años deimágenes Landsat 18 Acervo histórico 90 Tb y creciendo… @abxda
  • 19.
    Imágenes disponibles en2010 19 Big Data
  • 20.
    Imágenes disponibles en2018 20 Big Data
  • 21.
    Cubo de datosabierto • “Un pixel a la vez” • Datos listos para el análisis (ARD) • Procesamiento y análisis masivo • En el espacio: regiones, países enteros… • En el tiempo: días, semanas, meses, años, décadas… • Software escalable • PC -> servidor -> clusters -> centro de datos -> super cómputo -> nube • Adición de algoritmos • Resultado de la Colaboración Internacional • Código Abierto y Gratuito 21 Plataforma estandarizada para el análisis de datos ráster @abxda
  • 22.
    Series de tiempo 22 Análisisde series de tiempo a nivel pixel Bosque Deforestación Pastizal Cultivo Medición del NDVI a lo largo del tiempo del pixel x , y Cambio en el terreno asociado al pixel en la ubicación x , y @abxda
  • 23.
    Monitoreo del Cambio 23 Conurbaciónde Mérida y Caucel, Yucatán @abxda
  • 24.
  • 25.
  • 26.
    Geomediana 26 Análisis de seriesde tiempo de pixeles @abxda
  • 27.
  • 28.
  • 29.
    • Body LevelOne • Body Level Two • Body Level Three • Body Level Four • Body Level Five Title Text Title TextMontes Azules y Marqués de Comillas; 1986 @abxda
  • 30.
    • Body LevelOne • Body Level Two • Body Level Three • Body Level Four • Body Level Five Title Text Title TextMontes Azules y Marqués de Comillas; 2017 @abxda
  • 31.
    Water Observations fromSpace 31 WOfS @abxda
  • 32.
  • 33.
    Machine Learning 33 Productos Nacionales Carta deUso de Suelo y Vegetación Actualización 3 - 4 años 218 Clases Etiquetadas Manualmente Entrenamiento Machine Learning ODS 6 Clases etiquetadas automáticamente Clasificación Anual Las 6 clases definidas por el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático @abxda
  • 34.
    Machine Learning 34 Productos Nacionales Clases: Urbano,Rural Entrenamiento Machine Learning ODS 3 Clases etiquetadas automáticamente Clasificación Anual @abxda
  • 35.

Notas del editor

  • #6 Erradicar la pobreza en todas sus formas en todo el mundo. Poner fin al hambre, conseguir la seguridad alimentaria y una mejor nutrición, y promover la agricultura sostenible. Garantizar una vida saludable y promover el bienestar para todos y todas en todas las edades. Garantizar una educación de calidad inclusiva y equitativa, y promover las oportunidades de aprendizaje permanente para todos. Alcanzar la igualdad entre los géneros y empoderar a todas las mujeres y niñas. Garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todos. Asegurar el acceso a energías asequibles, fiables, sostenibles y modernas para todos. Fomentar el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, y el trabajo decente para todos. Desarrollar infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible, y fomentar la innovación. Reducir las desigualdades entre países y dentro de ellos. Conseguir que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles. Garantizar las pautas de consumo y de producción sostenibles. Tomar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos. Conservar y utilizar de forma sostenible los océanos, mares y recursos marinos para lograr el desarrollo sostenible. Proteger, restaurar y promover la utilización sostenible de los ecosistemas terrestres, gestionar de manera sostenible los bosques, combatir la desertificación y detener y revertir la degradación de la tierra, y frenar la pérdida de diversidad biológica. Promover sociedades pacíficas e inclusivas para el desarrollo sostenible, facilitar acceso a la justicia para todos y crear instituciones eficaces, responsables e inclusivas a todos los niveles. Fortalecer los medios de ejecución y reavivar la alianza mundial para el desarrollo sostenible.