Idioma
Python
Tipo de ferramenta
Aplicativo web
Licença
The MIT License
Version
1.0.0
UNDP
Mapping Lomas é um projeto que utiliza tecnologia de imagens de satélite para analisar a cobertura vegetal dos morros, identificando áreas de verde e avaliando fatores geográficos como orientação e altitude. Ao fornecer dados precisos sobre a vegetação, este projeto apoia a conservação ambiental e o planeamento territorial. A sua abordagem permite que cientistas e planeadores obtenham uma compreensão detalhada do ecossistema de Lomas, facilitando os esforços de conservação e ajudando a mitigar os impactos das alterações climáticas nestes habitats únicos.
O mapeamento de Lomas responde à necessidade de informações detalhadas sobre a cobertura vegetal dos ecossistemas de lomas. Utiliza tecnologia de satélite para fornecer dados precisos que apoiam a conservação ambiental e o planeamento territorial, permitindo uma gestão eficaz destes ecossistemas vulneráveis.
Análise de dados de satélite: utiliza imagens MODIS para estudar padrões de vegetação. Exame de séries temporais: analisa as mudanças de vegetação durante um período de pelo menos 20 anos. Correlação geográfica: investiga a influência da altitude, inclinação e orientação na vegetação. Mapeamento de vegetação: gera mapas detalhados mostrando a frequência e distribuição da vegetação. Criação de gráficos estatísticos: desenvolve gráficos para ilustrar a correlação entre vegetação e fatores geográficos. Visualização de dados: emprega técnicas avançadas de visualização para uma representação clara de descobertas.
Incorpora imagens de satélite Modis para análise ambiental usando dados de espectrorradiômetro de resolução moderada. Aplica métricas de NDVI para avaliar com precisão a saúde da vegetação. Implementa Jupyter Notebooks para facilitar a análise e visualização de dados através de cadernos modulares em Python. Emprega técnicas avançadas para o processamento de dados geoespaciais, assegurando um gerenciamento eficiente da informação. Segue uma abordagem de análise sequencial para estudo abrangente. Utiliza bibliotecas de visualização com
Consulte o equipamento de Código para o Desenvolvimento e descubra como nossas herramientas de código abertas, cuidadosamente curadas, podem se apoiar em sua instituição na América Latina e no Caribe. Escritores para explorar soluções, resolver dúvidas de implementação, compartilhar resultados de reutilização ou apresentar uma nova ferramenta. Escreva para [email protected]
Mapa de Lima mostra o Índice de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) em tons de verde e marrom. As áreas verdes indicam vegetação mais densa. Escala de 0 a 0.4 NDVI no canto inferior direito.
Esta imagem exibe um mapa do Peru mostrando as localizações dos ecossistemas de Lomas, com marcadores indicando locais de coleta para um estudo, juntamente com várias fotografias das paisagens.
Esta imagem exibe um documento de leitura descrevendo os objetivos de um projeto que analisa a cobertura de vegetação na província de Lomas da Lima, usando o Google Earth Engine e o Python.
Discuta como os mapas ajudam a preservar os ecossistemas únicos das lomas no Peru.