Si escoges la opcion Save as New, deberás configurar los parámetros de salida.
Cuando se añade un archivo .tif a ArcGIS Pro, es común que la imagen se visualice inicialmente con colores que no representan la realidad. Esto ocurre porque el software asigna automáticamente bandas espectrales a los canales de color (rojo, verde y azul) sin tener en cuenta el propósito específico del archivo o su diseño espectral. Para corregir esto y recrear el color natural de la imagen, es necesario reorganizar las bandas utilizando la herramienta Band Combination.
En el caso de las imágenes del satélite Sentinel-2, para obtener una representación que se aproxime al color natural (es decir, similar a lo que veríamos a simple vista), se debe configurar la combinación de bandas como 432. Esto significa asignar:
· La banda 4 (rojo) al canal rojo.
· La banda 3 (verde) al canal verde.
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La banda 2 (azul) al canal azul.
Una vez que se han configurado correctamente las bandas de color en ArcGIS Pro (por ejemplo, la combinación 432 para imágenes Sentinel-2), es posible que la visualización inicial todavía no sea óptima. Para mejorar la calidad de la imagen y resaltar los detalles necesarios, se pueden realizar ajustes en los valores de brillo, contraste y gamma desde la interfaz del programa.
Estos ajustes se encuentran disponibles en la pestaña Raster, dentro del panel de Enhancement. Desde aquí, puedes modificar los parámetros para obtener una representación visual más clara y adecuada para el análisis.
· Brillo: Controla la cantidad de luz en la imagen, permitiendo que áreas más oscuras sean más visibles o reduciendo el exceso de luz en zonas demasiado brillantes.
· Contraste: Ajusta la diferencia entre las áreas más claras y las más oscuras, destacando detalles que podrían no ser perceptibles en una imagen sin ajustes.
· Gamma: Permite realizar un ajuste intermedio en los tonos de la imagen, equilibrando las áreas claras y oscuras sin afectar tanto el brillo general.
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Ilustración 4: Corrección de brillo, contraste y gamma.
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2. Cálculo de NDVI
El índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) es un índice normalizado que le permite generar una imagen que muestra el verdor, también conocida como biomasa relativa. Este índice aprovecha el contraste de características entre dos bandas de un dataset ráster multiespectral: la absorción de pigmento de clorofila en la banda roja y la alta reflectividad del material de las plantas en la banda infrarroja cercana (NIR). https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/help/analysis/raster-functions/ndvi-function.htm
La fórmula original del NDVI es:
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Donde:
· NIR: representa la banda del infrarrojo cercano (banda 8 en Sentinel 2).
·
Red: es el valor de reflectancia en la banda del visible rojo (banda 4 en Sentinel 2).
3. Obtención de códigos Python desde geoprocesos de ArcGIS Pro
Es posible obtener el código Python correspondiente a cualquier geoproceso disponible en la plataforma de ArcGIS Pro, este es un paso importante en nuestro flujo de trabajo de zonificación de inundaciones. Esto se realiza de forma sencilla a través de la interfaz de geoprocesamiento.
El primer paso es dirigirse a la pestaña Analysis en la barra superior del programa. Dentro de esta sección, selecciona la opción Tools, lo que abrirá el panel de Geoprocessing en el lado derecho de la pantalla. En este panel, encontrarás una barra de búsqueda donde puedes escribir el nombre del geoproceso de interés, por ejemplo, "Reclassify" si deseas reclasificar los valores de un ráster.
Una vez encontrado el geoproceso, selecciónalo para abrir la ventana correspondiente, donde se configuran los parámetros. En la parte inferior de esta ventana, después de completar los parámetros necesarios, encontrarás una opción que muestra el equivalente en código Python para el geoproceso configurado. Este código puede copiarse y usarse directamente en tus scripts de Python para replicar el mismo análisis o proceso de manera automatizada.
Ilustración 6: Búsqueda del geoproceso.
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Ilustración 7: Copiar código Python.
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Los códigos Python copiados de los geoprocesos de ArcGIS Pro pueden integrarse de manera eficiente dentro de una cadena de procesos en un Jupyter Notebook. Para realizar esta integración, es común utilizar Visual Studio Code como entorno de desarrollo, configurado con un ambiente clonado del propio ArcGIS Pro. Esto permite aprovechar las capacidades de Python para automatizar y replicar flujos de trabajo de análisis espacial.
Ilustración 8: VIsual Studio Code.
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En el caso mostrado, el código correspondiente a distintos geoprocesos, como el cálculo de NDVI, la reclasificación de valores y la conversión de ráster a polígonos, se organiza en celdas dentro de un Jupyter Notebook.
# Reclass NDVI
NDVI_reclass_output = f"{base_path}/Inundación_NDVI_reclass"
if arcpy.Exists(NDVI_reclass_output):
arcpy.management.Delete(NDVI_reclass_output)
with arcpy.EnvManager(scratchWorkspace=base_path):
out_raster = arcpy.sa.Reclassify(
in_raster=NDVI_output,
reclass_field="Value",
remap=arcpy.sa.RemapRange([[-0.519405003380665, 0.16916835699796828, 1]]),
missing_values="NODATA"
)
out_raster.save(NDVI_reclass_output)
Una vez que se ejecuta el código proporcionado para reclasificar el NDVI utilizando la herramienta arcpy.sa.Reclassify, es posible completar de manera programática los parámetros necesarios del geoproceso en Python. Esto permite crear una cadena de geoprocesos que se ejecuten secuencialmente, optimizando el flujo de trabajo y reduciendo la intervención manual.
En este caso, el código realiza los siguientes pasos:
1. Verifica si el archivo de salida ya existe, y en caso afirmativo, lo elimina para evitar conflictos.
2. Utiliza la función Reclassify para reclasificar el ráster de NDVI en base al campo "Value" y un rango definido con RemapRange.
3. Guarda el resultado reclasificado en la ubicación especificada.
A medida que se avanza en el flujo de trabajo, es posible verificar los resultados preliminares directamente desde la geodatabase del proyecto en ArcGIS Pro. Esta funcionalidad permite comprobar que los datos procesados cumplen con las expectativas antes de proceder con pasos adicionales en el análisis.
Ilustración 9: Comprobación de resultados preliminares.
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En el ejemplo mostrado, se puede observar el resultado del proceso de reclasificación del NDVI (Inundación_NDVI_reclass), donde las áreas identificadas con valores relevantes, como zonas de inundación, están resaltadas en el mapa. Este resultado reclasificado se almacena como un nuevo dataset en la geodatabase del proyecto, permitiendo una organización eficiente de los datos y facilitando su posterior consulta.
4. NDVI Reclass
Reclasifica (o cambia) los valores en un ráster.
https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/reclassify.htm
El proceso de reclasificación del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) transforma los valores continuos del NDVI en clases discretas con la finalidad de delimitar los valores que resaltan el flujo hídrico en aumento considerando que este posee altos valores de turbiedad.
Los valores para delimitar el cauce de agua turbia son:
· Límite superior: 0,16916
·
Límite inferior:
-0,51940
5. NDVI Ráster to polygon
Convierte un dataset ráster en entidades de polígono.
https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/conversion/raster-to-polygon.htm
El proceso de conversión de ráster a polígono implica transformar el ráster reclasificado del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) en entidades vectoriales poligonales. Este proceso toma el ráster reclasificado como entrada y genera una capa de polígonos que representa la clase más representativa de la turbiedad del caudal hídrico.
![]()
![Illustration of output with different simplify options]()
6. Cálculo de NDSI
El Índice de Nieve Normalizado (NDSI, por sus siglas en inglés) es un índice derivado de imágenes satelitales utilizado para identificar y cuantificar la presencia de nube y nieve en una superficie. Este índice es especialmente útil en la gestión de recursos hídricos, la climatología y la monitorización de desastres naturales. El cálculo del NDSI se realiza utilizando las bandas del visible verde (Green) y el infrarrojo de onda corta (SWIR) de las imágenes satelitales.
https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/arcpy/spatial-analyst/ndsi.htm
La fórmula original del NDSI es:
![]()
Donde:
· Green: es el valor de reflectancia en la banda del visible verde (banda 3 en Sentinel 2).
· SWIR: es el valor de reflectancia en la banda del infrarrojo de onda corta (banda 11 en Sentinel 2).
El NDSI permite diferenciar la nieve de otras superficies brillantes, debido a la alta reflectancia de la nieve en la banda visible y su baja reflectancia en la banda del infrarrojo de onda corta. En este caso se utiliza para la diferenciación de la cobertura nubosa en la extensión del ráster.
Con la intención de optimizar la detección de coberturas nubosas, se ha incorporado la banda azul (B2), aprovechando que las nubes suelen reflejar con alta intensidad en esta longitud de onda, mientras que la nieve presenta una reflectancia relativamente menor en el mismo rango. A su vez, la nieve destaca por su elevada reflectancia en el rango del verde, lo cual facilita la identificación de áreas nevadas. Esta modificación permite enfatizar las diferencias de reflectancia entre las bandas azul y verde, mejorando así la discriminación entre nubes y nieve.
La modificación del NDSI se realizó reemplazando la banda verde (B3) con la banda azul (B2) y SWIR (B11) con la banda verde (B3). La nueva fórmula modificada es:
![]()
Donde:
· Blue: es el valor de reflectancia en la banda del visible azul (banda 2 en Sentinel 2).
· ![Imagen en blanco y negro
Descripción generada automáticamente]()
Green: es el valor de reflectancia en la banda del visible verde (banda 3 en Sentinel 2).
7. NDSI Reclass
Reclasifica (o cambia) los valores en un ráster.
https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/reclassify.htm
El proceso de reclasificación del Índice de Nieve Normalizado (NDSI) implica convertir los valores continuos del NDSI en clases discretas. Este proceso se realiza cargando el ráster del NDSI y aplicando una reclasificación basada en rangos de valores definidos, que se asignan a nuevas categorías.
Los valores para delimitar la cobertura nubosa son:
· Límite superior: 0,10750
· ![]()
Límite inferior: -0,06801
8. NDSI Raster to polygon
Convierte un dataset ráster en entidades de polígono.
El proceso de conversión de ráster a polígono implica transformar el ráster reclasificado del Índice de Nieve Normalizado (NDSI) en entidades vectoriales poligonales. Este proceso toma el ráster reclasificado como entrada y genera una capa de polígonos que representa la clase más representativa de la cobertura nubosa.
https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/conversion/raster-to-polygon.htm
![Illustration of output with different simplify options]()
9. Pairwise Erase
Calcula una intersección por pares de las entidades de entrada y de borrado. Solo esas partes de las entidades de entrada que queden fuera de las entidades de borrado se copiarán en la clase de entidad de salida.
https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/analysis/pairwise-erase.htm
En este caso, se utiliza para suprimir las áreas de intersección entre los polígonos derivados del NDVI y del NDSI. Este proceso toma como entrada las capas poligonales del NDVI y del NDSI y genera una nueva capa en la que se elimina la cobertura nubosa, dejando solo las áreas afectadas por inundación.
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Ilustración 15: Resultado Pairwise Erase.
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10. Pairwise Clip
Extrae entidades de entrada que se superponen a las entidades del clip.
https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/analysis/pairwise-clip.htm
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En este caso, se recortan las entidades de la capa resultante del proceso de Pairwise Erase utilizando una capa de límites regionales. Este proceso toma como entrada la capa de entidades a recortar y la capa de límites (regiones de Chile continental), generando una nueva capa en la que solo se conservan las entidades que caen dentro de los límites especificados.
11. Eliminate Polygon Part
Crea una nueva clase de características de salida que contiene las características de los polígonos de entrada con algunas partes o agujeros de un tamaño especificado eliminados.
https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/data-management/eliminate-polygon-part.htm
En este caso, se elimina cualquier parte de polígonos que represente menos del 0,05% del área total del polígono. Este proceso toma como entrada la capa poligonal y genera una nueva capa en la que se han eliminado las partes de polígonos no deseadas según los criterios.
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[AD1]Cómo incorporar una imagen a la GDB
