Red de Laboratorios

Laboratorio de Teledetección y Análisis GIS

Laboratorio de Teledetección y Análisis GIS

El Laboratorio de Teledetección y Análisis GIS es un espacio dedicado al análisis de datos de teledetección y a su integración en Sistemas de Información Geográfica (SIG). Su objetivo central es transformar grandes volúmenes de imágenes satelitales en información útil para comprender los ambientes del pasado y del presente, sus cambios y los procesos que los modelan.

Gran parte del trabajo del laboratorio se apoya en Google Earth Engine, una plataforma de procesamiento en la nube que permite acceder a décadas de imágenes de las misiones Landsat, Sentinel y MODIS, entre otras, y analizarlas a escala regional sin depender de equipamiento local de alto costo. Esto hace posible construir series temporales largas, calcular índices espectrales y comparar paisajes a lo largo del tiempo de manera reproducible.

Una de las líneas principales del laboratorio es el estudio de las vegas altoandinas y de sus características espectrales: su delimitación y mapeo, la dinámica de su vegetación y su humedad a lo largo de las estaciones y de los años, y su respuesta a la variabilidad climática y al uso del territorio.

El análisis satelital se complementa con datos de campo relevados en las propias vegas: muestreos de suelo, el seguimiento de la napa freática mediante pozos instalados en la vega y la toma de muestras de agua para el análisis de isótopos estables. Estos datos permiten validar e interpretar las señales espectrales y vincularlas con el funcionamiento hidrológico de cada vega.

La idea de este laboratorio es el análisis de datos de teledetección, en especial mediante Google Earth Engine, con un foco particular en el estudio de las vegas y de sus características espectrales, complementado con datos de campo que permiten validar e interpretar lo que se observa desde el satélite.

Integrantes

Investigador principal (IP)

👤 Carlos Navarro

Colaboradores

  1. Ricardo Grau — Instituto de Ecología Regional (IER, CONICET-UNT).
  2. Julieta Carilla — Instituto de Ecología Regional (IER, CONICET-UNT).
  3. Javier Foguet — Instituto de Ecología Regional (IER, CONICET-UNT).
  4. Elvira Casagranda — Instituto de Ecología Regional (IER, CONICET-UNT).
  5. Ezequiel Araoz — Instituto de Ecología Regional (IER, CONICET-UNT).

Servicios

SERVICIO 01
🛰️ Procesamiento de imágenes satelitales

Análisis de imágenes Landsat, Sentinel y MODIS en Google Earth Engine: composiciones, máscaras de nubes e índices espectrales.

SERVICIO 02
🌱 Estudio de vegas

Delimitación, mapeo y caracterización espectral de vegas y humedales altoandinos.

SERVICIO 03
📈 Series temporales

Seguimiento de la vegetación y la humedad a lo largo del tiempo y detección de cambios en el paisaje.

SERVICIO 04
🗺️ Cartografía y análisis GIS

Elaboración de mapas temáticos e integración de datos espaciales en Sistemas de Información Geográfica.

SERVICIO 05
💧 Datos de campo e integración

Muestreos de suelo y agua, seguimiento de la napa freática con pozos y combinación de estos datos con el análisis satelital.

El laboratorio

Vega de Pasto Ventura (Catamarca): color verdadero y NDVI a partir de Sentinel-2 (mediana ene–abr 2025), procesado en Google Earth Engine.
Vega de Pasto Ventura (Catamarca): color verdadero y NDVI a partir de Sentinel-2 (mediana ene–abr 2025), procesado en Google Earth Engine.
Visor de puestos y corrales de la Puna Argentina
Visor de puestos y corrales de la Puna Argentina Aplicación desarrollada en Google Earth Engine para visualizar la infraestructura ganadera de la Puna. Muestra la distribución de corrales y puestos identificados manualmente en Google Earth, diferenciando los activos de los inactivos según rastros recientes de ocupación, junto con capas ambientales de NDVI, elevación, pendiente y temperatura.🔗 Abrir la aplicación
Serie temporal de NDVI de la vega de Pasto Ventura a partir de más de cuatro décadas de imágenes Landsat 5, 7, 8 y 9, procesadas en Google Earth Engine. La línea verde es la mediana de cada temporada de crecimiento (diciembre a abril) y la azul, su media móvil de 5 años.
Serie temporal de NDVI de la vega de Pasto Ventura a partir de más de cuatro décadas de imágenes Landsat 5, 7, 8 y 9, procesadas en Google Earth Engine. La línea verde es la mediana de cada temporada de crecimiento (diciembre a abril) y la azul, su media móvil de 5 años.

Trabajo de campo

Muestreo de suelo con barreno en una vega.
Muestreo de suelo con barreno en una vega.
Muestra de agua para la posterior medición de isótopos estables.
Muestra de agua para la posterior medición de isótopos estables.
Pozo freático instalado en una vega para el seguimiento de la napa.
Pozo freático instalado en una vega para el seguimiento de la napa.