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rs-change-detection-satellite

Detección de cambios en imágenes satelitales con Sentinel/Landsat — remote sensing, Earth Engine, Planetary Computer, NDVI/NDBI, deforestación, inundaciones.

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소스 정보

저장소
Ntizar/NtizarBrainMasterMind
최근 소스 활동
2026년 7월 16일 08:02
감지된 SKILL.md 언어
스페인어
스타
2
포크
0

설치 방법

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name
rs-change-detection-satellite
description
Detección de cambios en imágenes satelitales con Sentinel/Landsat — remote sensing, Earth Engine, Planetary Computer, NDVI/NDBI, deforestación, inundaciones.
category
geospatial
# RS Change Detection — Detección de Cambios Satelitales ## Qué es **rs-change-detection** (firmanhadi21/rs-change-detection, 3⭐) es una librería Python para detectar cambios en imágenes satelitales usando Sentinel-2 y Landsat. Integra Google Earth Engine y Microsoft Planetary Computer. ## Capacidades - Detección de deforestación (comparar NDVI entre fechas) - Detección de inundaciones (cambios en cuerpos de agua) - Expansión urbana (cambios en NDBI) - Análisis multitemporal - Output visual: mapas PNG con matplotlib + contextily ## Índices espectrales ```python # NDVI — Vegetation ndvi = (nir - red) / (nir + red) # NDBI — Built-up ndbi = (swir1 - nir) / (swir1 + nir) # MNDWI — Water mndwi = (green - swir1) / (green + swir1) # Change detection change = ndvi_date2 - ndvi_date1 # Negativo = pérdida vegetación, Positivo = ganancia ``` ## Uso con Planetary Computer (STAC) ```python from pystac_client import Client import planetary_computer as pc import rioxarray catalog = Client.open("https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1") search = catalog.search( collections=["sentinel-2-l2a"], intersects={"type": "Point", "coordinates": [-3.7038, 40.4168]}, datetime="2026-01-01/2026-06-30", query={"eo:cloud_cover": {"lt": 20}} ) items = [pc.sign(item) for item in search.get_items()] nir = rioxarray.open_rasterio(items[0].assets["B08"].href) ``` ## Casos de uso para David - **DataHubEspana**: Tab de medio ambiente con detección de deforestación - **Parques Nacionales**: Monitorear cambios en vegetación - **CallesDinamicas**: Detectar expansión urbana para nuevas ciudades - **Visor Hermes**: Capa de cambio de uso de suelo ## Pitfalls - Earth Engine requiere autenticación (`ee.Authenticate()`) - Planetary Computer es más accesible — no requiere auth para STAC - Resolución: Sentinel-2 10m, Landsat 30m - Filtrar por cloud cover < 20% - Gap temporal: Sentinel-2 5 días, Landsat 16 días - rioxarray es lazy pero `.compute()` carga todo en RAM ## Dependencias ``` earthengine-api planetary-computer pystac-client odc-stac rasterio rioxarray numpy matplotlib contextily ``` ## Referencias - Repo: https://github.com/firmanhadi21/rs-change-detection - Earth Engine: https://earthengine.google.com - Planetary Computer: https://planetarycomputer.microsoft.com - STAC: https://stacspec.org
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