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Este video explica el proceso de visalizacion de imágenes satelitales landsat a través de la aplicación LandsatLook (https://landsatlook.usgs.gov/explore). This video explains the process of viewing landsat satellite images through the LandsatLook application (https://landsatlook.usgs.gov/explore).

Este trabajo se enmarca dentro de un proyecto interdisciplinario cuyo objetivo general es reconstruir el proceso biocultural prehispánico y el uso del espacio en el Gran Chaco sudamericano (Proyecto UNLP-CONICET: Dinámica Cultural Chaqueña en el Holoceno Tardío). Esta región se presenta como una extensa llanura caracterizada por sus bosques y humedales, comprende un territorio que supera el millón de km² y se ubica en la porción centro-sur del continente. De manera específica, el sector correspondiente al territorio argentino se extiende desde el río Pilcomayo hasta aproximadamente el paralelo 30°, incluyendo las provincias de Chaco, Formosa, Santiago del Estero y, parcialmente, las de Salta, Jujuy, Tucumán, La Rioja, Catamarca, San Juan, San Luis, Córdoba, Santa Fe y Corrientes. Se presentan los resultados de las últimas investigaciones arqueológicas abocadas a la localización de asentamientos humanos prehispánicos y su vinculación con el paisaje. Se procedió a la utilización de Sistemas de Información Geográfica (SIG), procesamiento digital de imágenes y teledetección para la sistematización y creación de nueva información. Como resultado, se obtuvo un algoritmo que integra cartografía temática de utilidad arqueológica y permite establecer zonas de potencialidad diferencial para la localización de sitios arqueológicos. Esta contribución constituye un avance en las investigaciones arqueológicas regionales permitiendo, por un lado, la puesta en valor patrimonial y, a su vez, optimizar las tareas de prospección y relevamiento de sitios. ENGLISH: GIS and Remote Sensing in the Archaeological Research of the Argentine Chaco. This work is part of an interdisciplinary project whose overall objective is to reconstruct the pre-Hispanic biocultural process and use of space in the South American Gran Chaco (UNLP-CONICET Project Dinámica Cultural Chaqueña en el Holoceno Tardío). This region appears as a vast plain characterized by its forests and wetlands, comprising an area of over one million km², and is located in the central-south portion of the continent. Specifically, the Argentine territory of the Gran Chaco stretches from the Pilcomayo River to about –30º latitude, including the provinces of Chaco, Formosa, Santiago del Estero, and partly Salta, Jujuy, Tucuman, La Rioja, Catamarca, San Juan, San Luis, Cordoba, Santa Fe, and Corrientes. The results of the latest archaeological research oriented to the location of prehistoric human settlement and its relationship with the landscape are presented. We proceeded to use Geographic Information Systems (GIS), digital image processing, and remote sensing for the systematization and creation of new information. As a result, an algorithm that integrates archaeological thematic maps and allows for differential potential areas for locating archaeological sites was obtained. This contribution results in an improvement in the regional archaeological research, creating heritage value and, in turn, optimizes the survey of archaeological sites.

Este video explica el proceso de descarga de imágenes satelitales a través de la aplicación Earth Explorer (https://earthexplorer.usgs.gov/). También se especifica una introducción a la teledetección. This video explains the process of downloading satellite images through the Earth Explorer app (https://earthexplorer.usgs.gov/). An introduction to remote sensing is also specified. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica Ctra. de Utrera km 1

El archipiélago de Galápagos es un laboratorio natural en cuya zona costera se desarrollan ambientes ecológicos muy particulares, donde a la par se realizan actividades antropogénicas de importancia económica para el país. El manejo de estas costas requiere de una adecuada clasificación de su relieve, tal que permita identificar zonas naturales donde puedan desarrollarse ciertas especies, al tiempo de identificar posible uso de actividades humanas. No obstante, la carencia de información de las islas, debido a la extensión e inaccesibilidad de algunos sitios hace necesario el uso de los sensores remotos y de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) para obtener una clasificación de la morfología costera. Para establecer una clasificación morfológica del perfil costero de la isla Santa Cruz se usó imágenes multiespectrales del satélite SENTINEL 2ª con la composición de bandas RGB12,4,2, la misma que analizada con imágenes de alta resolución espacial de Google Earth, así como con información vectorial proporcionada por la Fundación Charles Darwin, permitió determinar la morfología costera de esta isla. Se determinó en isla Santa Cruz cuatro tipos de geoformas costeras, dos con zonas bajas compuestas por manglar y playa y dos de zonas altas constituidos por acantilado y zona rocosa. A partir de este análisis se estableció que la isla Santa Cruz tiene un relieve costero compuesto de un 47% de zonas rocosas y acantilados, y un 53% de zonas bajas de playa y manglares. Esta identificación del relieve costero de Santa Cruz ha sido integrada en un SIG, generando un aporte importante para el manejo costero de la isla. Finalmente se realiza un análisis sobre las variables que estarían influenciado en el modelado del relieve costero de la isla Santa Cruz. P The Galapagos archipelago is a natural laboratory in which coastal zone are developing special ecological environments, and where are carrying outimportant human activities for the ecuadorian economy. In order to manage these coasts, it is required an adequate classification of its reliefs which permit us to identify natural areas where certain biological species could develop, as well as to identify its possible use for human activities. However, the lack of information on the islands, due to the extension and to the difficulties to access to some areas, it is required to apply the use of remote sensors and Geographic Information Systems (GIS) to obtain this coastal classification. For getting this goal in the Santa Cruz island we used a remote sensing image from the Sentinel 2A, with a combination of bands RGB 12, 4, 2. This data, in addition to the satellite image with high spatial resolution shown in the Google Earth, as well as with a vectorial data provided by Charles Darwin Foundation, allowed us to realize a coastal morphological classification of the island. From this work we identified high coastal zones, formed by cliff and rocky areas, as well as low-flat coasts formed by mangroves and beaches. From this work we determined that the Santa Cruz island is composed by 47% of rocky and cliffs areas, and with 53% of beaches and mangroves. This morphological coast classification of the Santa Cruz island have been integrated in a GIS, giving an important resources for the coastal management of the island. Finally, we propose an analysis about the influences of different variables that could model the coastal relieve of the Santa Cruz island. Published

Las personas que tomen el curso deberían tener nociones básicas de: SIG y Teledetección. Programación. ¡No es excluyente! Pero la idea es que alguna vez haya tenido contacto con algún lenguaje de programación (R, Python, Matlab u otro). El lenguaje utilizado es Javascript, antes del curso sería importante que miren estos enlaces: About JavaScript, Una re-introducción a JavaScript (Tutorial de JS), Introduction to JavaScript for Earth Engine. Curso de introducción a Google Earth Engine (GEE), utilizando la interfaz Code Editor. Objetivos del curso: El objetivo del curso es que el alumno adquiera los conceptos principales de manejo de la herramienta Code Editor, entienda los principales objetos (Image, Feature y Colecciones) y que pueda escribir scripts para explotar diferentes colecciones de imágenes de las principales plataformas de sensoramiento remoto de libre disponibilidad.

El uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y de los Sensores Remotos (SR) se ha incrementado en el manejo de pesquerías marinas en los últimos años. Sin embargo, su aplicación ha sido muy opca en Colombia. Este artículo revisa brevemente el uso de herramientas espaciales en el manejo de las pesquerías marinas, retrospectiva y predictivamente. Se discuten casos de estudio de SR y SIG en la investigación pesquera y los retos a futuro de su potencial aplicaci´´on en las medidas de manejo de las pesquerías en Colombia. Recomendamos que, para progresar, la prioridad podría estar en el entrentamiento de los científicos pesqueros en SR y SIG, el incremento de la colaboracíon entre las instituciones, la colecta de datos estandarizados y el desarrollo de una plataforma común para compartir datos. Geographic Informatios System (GIS) and Remote Sensing (RS) techniques have been used increasingly for marine fisheries development and management over the last years. However, its applications continue to be scarce in Colombia. This paper breifly reviwes use of spatial tools in marine fisheries management, both retrospectively and predictively. Case studies of RS and GIS in fisheries research in Colombia and challenges for future use for management measures are discussed. In order to harnes the potential of GIS and RS tools in marine fisheries research and management, priority should be given for training fisheries scientists in RS and GIS, increasing collaboration among institutions, departments, standardize data collection, and development of a common platform for data sharing. Published Geographic Information System

Package of 39 covariates, a combination of topographic, climatic, and vegetation derived variables with pixel sizes of 1000 m for the period of 2015 to 2020 from google earth engine (GEE) to assemble a nationwide geospatial dataset of Mexico. Datasets included WorldClim V1; a set of bioclimatic variables derived from the monthly temperature and rainfall (Hijmans, 2005); time-series analysis of Landsat images from the Hansen Global Forest Change v1.8 (2000-2020) dataset (Hansen et al., 2013); 4-day composite dataset from Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) sensors with fraction of photosynthetic active radiation and leaf area index at 500-m resolution (Myneni, Ranga et al., 2015) and the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Emissivity Database (2000-2008) (Hulley et al., 2009, 2012, 2015; Hulley & Hook, 2008, 2009, 2011; NASA JPL, 2014). All covariates were resampled to 1000 m. The resampling was done with conventional bilinear interpolation as implemented in GEE.

Se presenta la metodología aplicada en la ciudad de Arica, Norte de Chile, para generar cartografía de altura de construcciones, mediante el análisis digital de una imagen satelital de alta resolución. Para ello, nos basamos en el cálculo de la longitud de las sombras que se derivan de distintas edificaciones, y del azimut solar de una imagen IRS 1C, que fue remuestreada mediante convolución cúbica a 5 metros. Este trabajo está basado fundamentalmente en los logros alcanzados en el desarrollo de la tesis doctoral de uno de los autores (1), y que se refirió al análisis de vulnerabilidad sísmica mediante técnicas de Sistema de Información Geográfico (S.I.G.) y Teledetección. Los resultados logrados creemos permitirán obtener cartografía resultante, que esperamos sea útil para la gestión territorial a nivel intraurbano. This paper describes the methodology used, to generate building height cartography, through the analysis of high resolution satellite images of the city of Arica, in northren Chile. Calculations were made using shadow lengths, derived from different constructions, and from the solar azimuth of an IRS image 1C, that was processed by cubic convolution at 5 meters. This research project is based on the development of the doctoral thesis of one of the authors (1), related to the analysis of seismic vulnerability using Geografical Information System (G.I.S) technology and remote sensing techniques. The results of this project will yield cartography, that we hope will be useful for urban territorial management.

Every year there is growing evidence of the negative effects of light pollution on ecosystems. Its study requires the identification, characterisation and control of the emitting sources, in this case urban centres that have outdoor lighting that lets light escape outside the place it is intended to illuminate. The quantity and type of pollutant (artificial light at night) depends on the lamps used and how they are arranged, and the colour of the light emitted is relevant, as the greater the blue component, the more effective the dispersion exerted by the atmosphere and the greater the impact it generates. Remote sensing has proven to be very useful for monitoring pollution, and for the study of night-time light we have various sources of remote data, the most widely used being the VIIRS instrument; but it is not sensitive to blue and is therefore incapable of detecting the changes associated with the transition to LEDs. On the other hand, we have the images taken by ISS astronauts with cameras that are blue-sensitive. In this study we have analysed the emissions of 100 population centres in the north of Granada using ISS images from 2012 and 2021, to compare the results with the public lighting inventories and check the validity of these data to characterise night-time lighting emissions. Using inference and cluster analysis techniques, we confirmed an overall increase in emissions and a shift in their colour towards blue, consistent with the results of analysing the lighting inventory. We have concluded that it is feasible to use the ISS imagery to characterise artificial light emissions and the lighting that causes them, but there are a number of inherent problems with the data and how it was collected that require the results to be interpreted with caution. Master's thesis