Por Carlos Uzcategui
De Píxeles Borrosos a Datos de Precisión
¿Operarías un reloj de precisión con guantes de boxeo? Así es diseñar infraestructura con datos satelitales estándar. Descubre cómo Google Earth Engine (GEE) transforma la incertidumbre en estrategia.
Simulación: El Impacto de la Resolución
Haz clic en los botones para ver la diferencia entre ver el clima como "bloques" o como un "tejido continuo".
El Secreto de las Variables Independientes
Para pasar de un píxel gigante a uno detallado, no podemos inventar datos. Usamos "pistas" o covariables de alta resolución para informar al modelo. Estas variables ayudan al algoritmo a entender por qué llueve donde llueve.
⛰️ Elevación (DEM)
A más altura, mayor condensación. Fundamental en zonas andinas.
📐 Pendiente y Orientación
Las laderas que miran al viento reciben más agua (efecto barlovento).
🌿 Índices de Vegetación (NDVI)
Donde hay más biomasa, suele haber más precipitación histórica.
Importancia Relativa en el Modelo (Simulación)
Ejemplo conceptual de pesos en Random Forest
¿Por qué el tamaño sí importa?
Un error común es recortar el área de estudio demasiado pronto. Para que el Machine Learning aprenda, necesita contexto.
Captura de Gradientes
Si solo estudias el valle, el modelo ignora la cima. Necesitas diversidad geográfica para entender la causa-efecto.
Reducción del Sesgo
Las áreas pequeñas sufren por anomalías locales. Un área extensa "promedia" los errores de los sensores.
Estabilidad del Modelo
Miles de puntos de entrenamiento evitan el overfitting. Los modelos robustos necesitan datos diversos.
Ejemplo Real
En un proyecto en Centroamérica, ampliamos el muestreo a toda la región montañosa. Esto permitió al modelo entender el efecto de "sombra de lluvia", algo imposible de detectar en un análisis local.
El Proceso de Machine Learning
Paso a paso para lograr datos de calidad premium en GEE.
Paso A: Data Wrangling
Preparación de Datos
Paso B: Puntos de Entrenamiento
Muestreo en Malla
Paso C: Entrenamiento
Random Forest
Paso D: Predicción
Aplicación del Modelo
Paso E: Corrección
Ajuste de Residuos
Haz clic en cada paso para ver detalles
Prompts de Oro para tu Flujo de Trabajo
No pierdas tiempo con la sintaxis. Selecciona una tarea y copia el prompt para tu asistente de IA.
Prompt 1: Preparación de Covariables
Manos a la Obra
Optimizar datos climáticos es tu ventaja competitiva. No te quedes en la teoría.
Ejercicios para el Fin de Semana
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1
El Desafío del Píxel: Entra en GEE, busca `CHIRPS/DAILY` y visualiza un día de lluvia intensa. Usa el "Inspector" para ver el tamaño del píxel. Luego carga `SRTMGL1_003` (elevación). Compara la diferencia abismal de detalle.
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2
Mapeo de Variables: Crea un script que combine Elevación, Pendiente y NDVI. Identifica en qué zonas de tu país estos tres factores coinciden más.
"El clima está cambiando, y nuestra forma de medirlo debe ser más inteligente que nunca."
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