Acerca de
El autor
Lorenzo Becchi es un ingeniero italiano con formación en ingeniería agrícola para países tropicales. Tras trabajar en desarrollo rural y ayuda humanitaria en Brasil, Ecuador, Colombia, Cuba y Marruecos, transicionó hacia la tecnología geoespacial, colaborando con la FAO en sistemas de cartografía web.
Actualmente radicado en Barcelona, Lorenzo se enfoca en computación de alto rendimiento, software geoespacial y aplicaciones de teledetección. Anteriormente trabajó en el Instituto de Investigación contra la Leucemia Josep Carreras desarrollando interfaces HPC.
Metodología
El Green City Index mide la cobertura de vegetación urbana utilizando imágenes satelitales de la misión Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea. Calculamos el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para cada ciudad y determinamos qué porcentaje del área urbana tiene vegetación saludable.
Fuente de datos: Sentinel-2
Utilizamos productos Sentinel-2 Level-2A (L2A), que son imágenes de reflectancia superficial corregidas atmosféricamente. Especificaciones clave:
- Resolución espacial: 10 metros (para bandas roja y NIR)
- Tiempo de revisita: 5 días (con Sentinel-2A y 2B)
- Cobertura: Todas las superficies terrestres entre 56°S y 84°N de latitud
Data is accessed through the Copernicus Data Space Ecosystem.
Proceso de datos
1. Selección de gránulos
Para cada ciudad, identificamos qué teselas Sentinel-2 (cuadrícula MGRS) cubren sus límites. Luego buscamos todos los gránulos disponibles durante la temporada de verano (junio-agosto) con menos del 10% de cobertura de nubes.
2. Cálculo del NDVI
El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada se calcula para cada píxel:
Donde NIR es la banda del infrarrojo cercano (B8) y Red es la banda roja visible (B4). Los valores de NDVI van de -1 a +1, donde valores más altos indican vegetación más saludable.
3. Máscara de nubes
Utilizamos la Capa de Clasificación de Escena (SCL) de los productos Sentinel-2 L2A para enmascarar:
- Nubes (probabilidad alta, media y baja)
- Sombras de nubes
- Cuerpos de agua
- Nieve/hielo
4. Composición temporal
Para reducir el ruido y rellenar huecos por nubes, creamos un compuesto de mediana de todas las observaciones válidas durante la temporada. Esto proporciona una vista representativa de la vegetación durante el pico de la estación de crecimiento.
5. Recorte por ciudad
El compuesto se recorta a los límites oficiales de la ciudad desde GADM (Base de Datos de Áreas Administrativas Globales) versión 4.1.
6. Clasificación de vegetación
Clasificamos los píxeles como "vegetados" si su valor NDVI supera 0.40. Este umbral captura vegetación saludable y activamente fotosintética, excluyendo:
- Suelo desnudo (típicamente NDVI 0.1-0.2)
- Superficies construidas (típicamente NDVI < 0.1)
- Vegetación escasa o estresada (NDVI 0.2-0.4)
Métricas calculadas
| Metric | Description |
|---|---|
| Índice de vegetación | Porcentaje del área de la ciudad clasificada como vegetada (NDVI > 0.40). Esto indica cuánto de la ciudad es verde. |
| Verdor promedio | Valor medio de NDVI en todos los píxeles de la ciudad (escala 0-1). Esto indica qué tan verde es la ciudad en general, incluyendo áreas no vegetadas. Valores más altos indican vegetación más densa o saludable. |
| Área verde (km²) | Área vegetada total en kilómetros cuadrados |
| Área total (km²) | Área administrativa total de la ciudad |
Ejemplo: Dos ciudades podrían tener ambas un 10% de índice de vegetación (misma cantidad de espacio verde), pero diferente verdor promedio si una tiene parques más densos mientras la otra tiene césped disperso.
Limitaciones
- Variación estacional: Los resultados reflejan solo las condiciones de verano. Árboles caducifolios y vegetación estacional pueden mostrar patrones diferentes en otras estaciones.
- Dosel arbóreo urbano: Los árboles en calles estrechas pueden estar parcialmente ocultos por edificios debido al ángulo de visión del satélite.
- Píxeles mixtos: Con resolución de 10m, los píxeles a menudo contienen una mezcla de vegetación y superficies construidas, resultando en valores intermedios de NDVI.
- Sensibilidad del umbral: El umbral de NDVI de 0.40 es algo arbitrario; diferentes umbrales producirían diferentes porcentajes.
Comparison with Morgenpost (2016)
| Aspect | Morgenpost | Green City Index |
|---|---|---|
| Satellite | Landsat 5/7/8 | Sentinel-2 |
| Resolution | 30 meters | 10 meters |
| NDVI Threshold | 0.45 | 0.40 |
| Time Period | 2005-2015 composite | Annual (2024+) |
| Coverage | 79 German cities | European cities (expanding) |
Atribución y licencia de datos
Licencia de datos de salida
Todos los datos de salida de este proyecto (estadísticas, GeoJSON, mapas, informes) están licenciados bajo CC BY 4.0. Puede compartir y adaptar los datos para cualquier propósito, incluyendo uso comercial, siempre que proporcione atribución:
Datos fuente
Imágenes satelitales: Contiene datos modificados de Copernicus Sentinel 2024. La misión Copernicus Sentinel-2 es operada por la Agencia Espacial Europea (ESA) en nombre de la Comisión Europea.
Límites administrativos: GADM versión 4.1 (gadm.org), licenciado bajo CC BY 4.0.
Datos de ciudades: GeoNames (geonames.org), licenciado bajo CC BY 4.0.
