El documento describe la misión SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) que generó datos digitales de elevación a nivel mundial. Explica que el CIAT procesó estos datos llenando vacíos de información para hacerlos más útiles. También describe cómo los usuarios pueden obtener los datos SRTM de alta resolución de forma gratuita a través del portal CGIAR CSI.
Índice
Objetivos 3
Conocer que es un modelo digital de elevación 3
Conocer detalles acerca de la Mision STS-99 3
Importancia del SRTM 3
Como obtener datos 3
Resumen ejecutivo 4
Conceptos previos 5
Modelo digital de elevación 5
SRTM 6
¿Qué es? 6
Parte de la tierra mapeada 6
¿Cómo se ha realizado? 7
Quiénes pueden utilizar los datos 7
Mision STS – 99 8
La antena principal 8
Antena de banda X 8
Antena de banda C 8
La antena externa 9
Partes de la antena externa 9
Datos SRTM 10
Producción 10
Disponibilidad 10
Evolución 10
SRTM V1 Primera versión al público 10
SRTM V2 Segunda versión al público 11
SRTM V3 Tercera versión al público 11
SRTM V4 Cuarta versión 11
El futuro de la misión SRTM 11
Llenado de vacíos (No-Datos) 12
Importancia 12
Solución 12
Cómo obtener datos SRTM 13
Base de Datos CGIAR-CSI 13
Glosario 15
Indice de Imagenes 15
CONCLUSIONES 16
Bibliografía y enlaces 17
Índice
Objetivos 3
Conocer que es un modelo digital de elevación 3
Conocer detalles acerca de la Mision STS-99 3
Importancia del SRTM 3
Como obtener datos 3
Resumen ejecutivo 4
Conceptos previos 5
Modelo digital de elevación 5
SRTM 6
¿Qué es? 6
Parte de la tierra mapeada 6
¿Cómo se ha realizado? 7
Quiénes pueden utilizar los datos 7
Mision STS – 99 8
La antena principal 8
Antena de banda X 8
Antena de banda C 8
La antena externa 9
Partes de la antena externa 9
Datos SRTM 10
Producción 10
Disponibilidad 10
Evolución 10
SRTM V1 Primera versión al público 10
SRTM V2 Segunda versión al público 11
SRTM V3 Tercera versión al público 11
SRTM V4 Cuarta versión 11
El futuro de la misión SRTM 11
Llenado de vacíos (No-Datos) 12
Importancia 12
Solución 12
Cómo obtener datos SRTM 13
Base de Datos CGIAR-CSI 13
Glosario 15
Indice de Imagenes 15
CONCLUSIONES 16
Bibliografía y enlaces 17
Índice:
- Uso de la información ambiental.
- Sistemas de teledetección.
- Sistemas de telemetría.
- Sistemas de posicionamiento por satélite.
- Sistemas de información geográfica.
Es un informe de geodesia, que cuenta con informacion relacionado a las señales que tiene un gps, asi como tambien los conceptos generales (definicion,caracteristicas,uso,objetivos) que tiene un gps.
Informe del resultados del post proceso PPP en línea RTX CenterPoint de las 3 ocupaciones estáticas geodésicas GNSS de 24 horas con cadencia de 15s de los 3 picos más altos de Las Antillas en República Dominicana, Pico Duarte, La Pelona y Rucilla en el ITRF2014 con elipsoide GRS80 y modelo geoidal EGM2008.
Se confirman que las cotas de los picos Pico Duarte y La Pelona sobrepasan los 3000 metros de elevación sobre el Nivel Medio del Mar en Las Antillas
Durante expedición geodésica en marzo 2021 se observaron copos de nieve caer en la cima pese a estar República Dominicana en el Caribe.
Diferencia entre cotas cartografica de los 1980s y las del 2021 con GNSS es de -14m
Fortalecimiento de capacidades para la producción, traducción, diseminación y uso efectivo de datos y perspectivas climáticas en el sector agropecuario en la región SICA.
Carlos Navarro-Racines
Evento de socialización de los logros alcanzados por CCAFS en Centroamérica en el marco de la gira del Grupo Técnico de Cambio Climático y Gestión Integral del Riesgo (GTCCGIR) del CAC.
Guatemala, diciembre 1, 2021
Servicios climáticos para la agricultura: Incorporando información agroclimática local en la toma de decisiones.
Feria Internacional del Medio Ambiente (FIMA)
Servicios climáticos para la agricultura: Incorporando información agroclimática local en la toma de decisiones
Webinar: Recursos De Información Para El Sector Agrícola En La Región De America Latina Y El Caribe.
Plataforma de Acción Climática en Agricultura de Latinoamérica y el Caribe (PLACA)
Presentación del Módulo 2 "El cambio climático, retos y desafíos para el desarrollo sostenible" del diplomado “El cambio climático y el sector agropecuario: desafíos y oportunidades para un desarrollo resiliente, con bajas emisiones y adaptado al clima en Centroamérica y República Dominicana.
Instituto Centroamericano de Administración Pública (ICAP)
En el marco del LXIV Foro del Clima de América Central y
el XLII Foro de Aplicaciones de los Pronósticos Climáticos
a la Seguridad Alimentaria y Nutricional
Academia Nacional de Servicios Climáticos - Guatemala
Diplomado en Ciencias del Clima y Servicios Climáticos del Sistema Guatemalteco de Ciencias del Cambio Climatico (SGCCC)
https://sgccc.org.gt/el-sgccc-es-el-anfitrion-del-diplomado-en-ciencias-del-clima-y-servicios-climaticos/
Navarro, C. Modelación climática; Cambio climático y agricultura
Clase para Curso de climatología de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales (UDCA)
Abril 2021
Webinario: Modelación de cultivos para generar servicios
agroclimáticos (AquaCrop v.6)
LXI Foro del Clima de América Central
Jeferson Rodriguez Espinoza
Alejandra Esquivel
Carlos Navarro-Racines
J. Ramírez , D. Martínez, A. Martínez, J. Martínez, D. Giraldo, A. Muller, C. Bouroncle
Diplomado el enfoque territorios sostenibles adaptados al clima (TeSAC) en el corredor seco del oriente de Guatemala
Módulo 2 – Bloque 2 – Sesión 3
Carlos Navarro-Racines
E. Tünnermann, J. Ramírez, A. Martínez, J. Martínez
Diplomado “Inventario de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero”, Universidad Nacional Agraria (UNA)
Módulo I Introducción. Procesos nacionales (políticas y convenios nacionales e internacionales)
Sesión 1 Introducción a la problemática del cambio climático global y observación de cambios
Importancia de los pronósticos aplicados al sector durante la crisis actual del COVID-19
XLI Foro de Aplicación de los Pronósticos Climáticos a la Seguridad Alimentaria y Nutricional: Perspectivas para el período Agosto - Octubre 2020 - 22 de julio del 2020
Presentación sobre las Mesas Técnicas Agroclimáticas en Centro América en el contexto de COVID-19, en el marco del webinar "Desafíos y oportunidades para alcanzar equidad de género en los servicios climáticos"
Training on Participatory Integrated Climate Services for Agriculture (PICSA) and Local Technical Agroclimatic Comittees (MTA / LTAC) to the DeRISK project team.
February 11 -19 2020, CIAT Hanoi, Vietnam
Conversatorio virtual - ¿Cómo pueden la Agricultura Sostenible Adaptada al Clima (ASAC) ayudar a mitigar los impactos en los sistemas agrícolas de América Latina debido al COVID-19?
Miércoles 20 de mayo de 2020
• ¿Qué estrategias alternativas podrían funcionar para diseminar información agroclimática? y ¿cómo estas pueden ser aprovechadas para diseminar información relacionada con el Covid -19?
• ¿Cuáles creen que serán las perspectivas a futuro en relación a la seguridad alimentaria de las comunidades rurales de América Latina dada la coyuntura de la pandemia?
• ¿Qué cultivos son clave para evitar una crisis de seguridad alimentaria en la región dada la coyuntura?
• ¿Cuáles creen que son las principales oportunidades para que los agricultores adopten prácticas de Agricultura Sostenible Adaptada al Clima? … ¿Cree que la situación actual de Covid- 19 aumenta estas oportunidades? y ¿Cómo?
• ¿Cómo asegurar que no se desvíen recursos que son fundamentales para el desarrollo de las comunidades rurales debido a la pandemia?
• ¿Cómo desde la ciencia podemos ayudar a mitigar las repercusiones económicas que enfrentan y/o enfrentarán los agricultores debido al Covid-19?
• ¿Cómo cambia la coyuntura actual la manera de hacer investigación agrícola? ¿Qué deberíamos cambiar?
• ¿Qué cambios supondrá la pandemia para la cadena de abastecimientos de alimentos de los países de América Latina?
• ¿Qué oportunidades se presentan para cambiar las relaciones de producción entre el campo y las ciudades a raíz de la pandemia?
Apoyo en la toma de decisiones en agricultura a través de las Mesas Técnicas ...
SRTM - Karolina Argote
1. SRTM
Shuttle Radar Topography Mission
Digital Elevation Database
Karolina Argote Deluque
Research Assistant, International Center for tropical Agriculture
Visita CIAT - Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) Popayán
Viernes 21 de Octubre, 2011
2. Contenido
1. Introducción
2. La Misión
3. Características de los datos SRTM
4. Llenado de vacios
5. Como obtener los datos SRTM
para una zona específica?
4. Modelos Digitales de Elevación
• Son una representación visual y matemática de los valores de
altura con respecto al nivel medio del mar, que permiten
caracterizar las formas del relieve.
• Estos valores están contenidos en un archivo tipo raster con
estructura regular.
• Sus características más importantes son la resolución espacial
y la exactitud las cuales varían dependiendo del método que
se emplea para generarlos.
• Global DEMs: GTOPO30, SRTM y ASTER.
5. GTOPO30 DEM
El Global Elevation Dataset es un DEM mundial con una resolución espacial de 1km en el
Ecuador. Es distribuido por EROS Data Center y Geographical Survey Institute of Japan. Su
exactitud es variable y está en función de la fuente de datos a partir de la cual se ha
construido. En el mejor de los casos se estima un ECM de 18 m y en otros puede llegar a
los 100 m.
6. SRTM DEM
El modelo de elevaciones SRTM se elaboró a partir de los datos de la Radar Topography
Mission y tiene una resolución espacial de 90m en el Ecuador.
Los datos fueron producidos originalmente por la NASA y luego procesados por el CIAT
llenando los vacios de información usando diferentes métodos de interpolación.
Disponibles en el portal de CGIAR CSI (Consortium for Spatial Information).
7. ASTER DEM
EL ASTER Digital Global Elevation Map está construído a partir de escenas tomadas por el
satélite ASTER, es el más reciente (junio de 2009) y de mayor resolución (30 m). Los datos
originales están divididos en tiles de 1ºx1º.
Toda la información básica puede encontrarse en la página ASTER GDEM de la NASA y su
descarga puede realizarse usando la página de Japan Ground Data System.
9. La misión topográfica de radar a bordo del
transbordador espacial Endeavour fue una misión
para obtener un modelo digital de elevación
mundial entre los 56 °S y 60 °N, generando así
una completa base de datos topográficos digitales
de alta resolución de la tierra.
10. Mision STS-99
Fue lanzado el 11 de febrero de 2000 y
aterrizo el 22 de febrero de 2000,
recorriendo 6.540.000km a 233km de
altitud en 11 días, 5horas, 39 minutos y
41 segundos.
La Misión Topográfica Shuttle Radar es
un proyecto internacional entre la
Agencia Nacional de Inteligencia-
Geoespacial, NGA, y la Administración
Nacional de la Aeronáutica y del
Espacio, NASA.
11. Consiste en un sistema de radar especialmente modificado para adquirir datos de
elevación topográfica estereoscópica, la SRTM llevaba dos reflectores de antenas de
radar, separados entre si por un mástil de 60m.
13. Los datos digitales de elevación SRTM, producidos
originalmente por la NASA y posteriormente pre-
procesados por CIAT, son un gran avance en la
cartografía digital mundial, y en la accesibilidad a
datos de elevación de alta calidad para gran parte
de los trópicos.
Más de 750mil usuarios de 221 países en el mundo han
accedido al set de datos SRTM del portal CSI.
14. La NASA ha proporcionado datos de elevación digital
de más del 80% de la superficie terrestre. Estos
datos son distribuidos actualmente de forma
gratuita por USGS y están disponible para descarga
desde National Map Seamless Data Distribution
System o del sitio ftp de USGS.
La resolución espacial de los datos es de 1 arco-seg
(30m), sobre los Estados Unidos y 3 arco-seg
(90m) en el resto del mundo.
17. Versiones
Cambio de la versión 3 a la versión 4
La versión 4 utiliza una serie de técnicas de interpolación, descrito por Reuter et al.
(2007) . Usa DEM auxiliar para llenar vacíos de información y SRTM30 para
grandes espacios vacíos .
Cambio de la versión 2 a la versión 3
La versión 3 incluye acabados en los datos SRTM , utiliza la base de datos SWBD
para cortar las líneas de costa y cuerpos de agua, DEM auxiliar para llenar los
vacíos .
Cambio de la versión 1 a la versión 2
La versión 2 incluye datos DEM para Australaia y las pequeñas islas en los océanos
Atlántico, Índico y Pacífico.
Mejoras que se están realizando !!!
Para seguir mejorando los datos se continuara usando DEM auxiliares de alta
resolución disponibles y se está utilizando el DEM ASTER de alta resolución para
rellenar vacios en las zonas especialmente problemáticas (Sahara, por ejemplo).
19. Los datos digitales de elevación SRTM fueron
procesados llenando los vacíos de información
facilitando su uso a un amplio grupo de
usuarios potenciales. En un esfuerzo por
promover el uso de la ciencia geoespacial y
sus aplicaciones en la conservación de los
recursos naturales del mundo.
20. ¿Porque llenar los vacios de
información?
En su versión original, los datos de SRTM contienen regiones sin datos en:
• Cuerpos de agua (lagos y ríos)
• Áreas con insuficiente detalle textural en las imágenes de radar originales como para
producir datos de elevación en tres dimensiones, como por ejemplo en: regiones
montañosas como los Andes y el Himalaya y regiones desérticas como el Sahara.
Hay un total de 3.436.585 vacíos que representa 796.217 km2, y en casos extremos, como
Nepal, constituyen el 9,6% de la superficie del país con unos 32.688 huecos con una
superficie total de 13.740 km2.
Las áreas sin datos en el DEM causan problemas a la hora de aplicar el conjunto de
datos, especialmente en la aplicación de modelos hidrológicos que requieren de
superficies de flujo continuo.
Por esto en los datos se aplica un algoritmo de llenado de vacios con el fin de
proporcionar superficies continuas de elevación!!
21. Llenado de áreas sin datos
para el mundo
Published a complete technical report on the dataset:
Jarvis, A., Rubiano, J., Nelson, A., Farrow, A., & Mulligan, M. (2004). Practical use of
SRBM data in the tropics – Comparisons with digital elevation models generated from
cartographics data. Working Document no. 198, 32 pp. CIAT, Cali, Colombia.
22. Metodología
Se sigue la metodología descrita por Reuter et al. (2007).
1. Se importan y unen los tiles de 1 grado en superficies de elevación
continua en formato ArcGRID.
2. Se llenar los pequeños vacios de forma iterativa, y se limpia la superficie
eliminando valores muy altos y valores muy bajos.
3. Se interpola a través de los vacios de información aplicando diversos
métodos, de acuerdo al tamaño del vacio de información y a la forma del
terreno que lo rodea. El proceso fue hecho en AML (Arc Macro Lenguage,
lenguaje de programación robusto, que permite automatizar tareas comunes
en ARC/INFO)
23. Metodología
En los casos en los que estaba disponible un DEM
auxiliar con resolución espacial superior, el valor del punto
se produce a partir de los valores de elevación en el centro de cada
celda del DEM auxiliar dentro de las áreas vacias. Las curvas de nivel y
los puntos que rodean al vacio y que están dentro del vacio son
interpoladas usando el algoritmo TOPOGRID descrito (Hutchinson,
1989)
En las áreas sin un DEM auxiliar de alta resolución
espacial se selecciona la técnica de interpolación más apropiada
con base al tamaño del vacio y la forma del terreno en el vacio y
alrededor de el, usando puntos derivados del SRTM de 30m dentro
del area sin información.
24. Metodología
La Interpolación
Los mejores métodos de interpolación usados se puede
generalizar como:
Interpolación Kriging e Inverse Distance Weighting
Para pequeños y medianos vacios de información en zonas bajas.
Interpolación Spline
Para pequeños y medianos huecos de información en zonas altas
Triangular Irregular Network e Inverse Distance Weighting
Para grandes vacios de información en zonas muy planas.
Interpolación Spline Avanzada (ANUDEM)
Para grandes espacios vacíos en otros tipos de terrenos.
26. Los datos están disponibles para libre descarga a
través del CGIAR Consortium for Spatial
Information (CSI),
Los datos aquí son distribuidos en formato ASCII arc y
GeoTIFF, en sistemas de coordenadas geográficas
datum WGS84. Derivados de los datos del USGS/NASA
SRTM.
Con una resolución espacial de 90m en el ecuador,
tiles de 5 grados x 5 grados en el Ecuador.
27. Base de Datos CGIAR-CSI
http://srtm.csi.cgiar.org/ 1
2
30. Otras vías de descarga
• Amazon EBS ID: snap-1861c070
http://developmentseed.org/blog/2010/may/04/srtm-data-amazons-
cloud
• Download interface in Chinese:
http://srtm.datamirror.csdb.cn/search.jsp
• Google Earth interface (1 and 5 degree tiles)
http://www.ambiotek.com/srtm
• Resampled data (250m, 500m, and 1km):
https://hc.box.net/shared/1yidaheouv (Password: ThanksCSI!)
31. Más Información …
• Jarvis, A., J. Rubiano, A. Nelson, A. Farrow and M. Mulligan (2004). Practical use of
SRTM data in the tropics: Comparisons with digital elevation models generated from
cartographic data. Working Document no. 198. Cali, International Centre for Tropical
Agriculture (CIAT): 32.
• Reuter H.I, A. Nelson, A. Jarvis, 2007, An evaluation of void filling interpolation
methods for SRTM data, International Journal of Geographic Information Science,
21:9, 983-1008.
• Gamache, M. (2004). Free and Low Cost Datasets for International Mountain
Cartography, http://www.icc.es/workshop/abstracts/ica_paper_web3.pdf.
• Hutchinson, M. (1988). Calculation of hydrologically sound digital elevation models.
Third International Symposium on Spatial Data Handling, Columbus, Ohio,
International Geographical Union.
• Hutchinson, M. (1989). "A new procedure for gridding elevation and stream line data
with automatic removal of spurious pits." Journal of Hydrology 106: 211-232.
32. Más Información …
• USGS, 2006a, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) "Finished" 3-arc second
SRTM Format Documentation, Available online
at: http://edc.usgs.gov/products/elevation/srtmbil.html
• USGS, 2006b, Shuttle Radar Topography Mission DTED® Level 1 (3-arc second)
documentation, Available online
at: http://edc.usgs.gov/products/elevation/srtmdted.html
• USGS, 2006c, Shuttle Radar Topography Mission Water Body Dataset, Available
online at:http://edc.usgs.gov/products/elevation/swbd.html
• USGS, 2006d, SRTM30 Documentation, Available online at:
ftp://e0srp01u.ecs.nasa.gov/srtm/version2/SRTM30 (
• Wessel, P., and W. H. F. Smith, A Global Self-consistent, Hierarchical, High-resolution
Shoreline Database, J. Geophys. Res., 101, #B4, pp. 8741-8743, 1996.
• Documentación Completa sobre GTOPO30:
http://www1.gsi.go.jp/geowww/globalmap-gsi/gtopo30/README.html