Ciencia de Datos Ambientales
Esta línea integra teledeteción satelital, modelos de aprendizaje automático y modelos predictivos para el monitoreo del Salar de Maricunga y sus lagunas. Combina datos históricos satelitales con correlaciones entre estaciones de monitoreo in situ, permitiendo anticipar tendencias hidrológicas y ecológicas vinculadas a la minería del litio.
Indices monitoreo
Selecciona uno de los índices disponibles para visualizar su comportamiento espacial en el área de estudio.
| Índice | Nombre | ¿Para qué sirve? | Fórmula |
|---|---|---|---|
| NDWI | Índice Normalizado de Agua | Detecta lagunas, humedales temporales y humedad superficial en vegas | (Green − NIR) / (Green + NIR) |
| NDVI | Índice de Vegetación | Localiza vegas, bofedales y parches de vegetación en zonas húmedas | (NIR − Red) / (NIR + Red) |
| SMI | Índice de Humedad del Suelo | Estima la humedad superficial del suelo con base en OPTRAM usando Sentinel-2 | (NDVI − NDVIdry) / (NDVIwet − NDVIdry) |
| STI | Índice de Temperatura Superficial | Evalúa la temperatura de la superficie terrestre a partir de Landsat 8 (LST) | LST (Kelvin) − 273.15 |
Indices Laguna Santa Rosa
Este mapa te permite explorar cómo ha cambiado el Sector Santa Rosa desde 2016, usando filtros satelitales que revelan detalles que no siempre vemos a simple vista. Puedes jugar con cinco indicadores: el NDVI y la Clorofila para ver la salud de las plantas, el NDWI para ubicar el agua, el SED para notar qué tan turbia está, y el BSI para encontrar zonas de tierra expuesta o construcciones. La barra central es para comparar; solo deslízala para ver el antes y el después, o para cruzar datos de distintos años y ver cómo ha evolucionado el paisaje, la humedad y el suelo de manera súper visual.
Clasificación de Vegetación
Experimental
Clasificación de paisajes del Salar de Maricunga, generada con imágenes satelitales Sentinel-2 y Satellite Embedding de Google Earth Engine. El análisis distingue siete tipos de superficie: agua, lagunas con algas, salar y costra salina, suelo desnudo, pajonal hídrico, vega y bofedal, combinando índices espectrales con corrección basada en observaciones de terreno. El objetivo es medir con precisión la extensión de la vegetación húmeda del salar: vega, pajonal hídrico y bofedal.
