Generar prototipos de análisis, así como pruebas y calibración, a partir del estudio de imágenes de sensores remotos seleccionadas de la plataforma Sentinel, en los temas de monitoreo de biomasa, entendido como ganancias y pérdidas estructurales de la vegetación e igualmente para el mapeo de reservorios y pulsos de inundación y en áreas de tipos de bosque adicionales al bosque húmero tropical, que permita su posterioraplicación y escalamiento técnico y financiero en el sistema SILVA-CRAS que complementen el sistema ya desarrollado para el Programa C&G con énfasis en el piedemonte andino amazónico.
El proyecto comprende los siguientes productos que corresponden a dos Jupyter Notebooks desarrollados en Python que se describen a continuación:
Jupyter Notebook Análisis de zonas con pulsos de inundación y de reservorios y sus aplicaciones, a partir de rutinas analíticas en Python para el procesamiento de series de tiempo de imágenes Sentinel-1,pre-procesadas bajo los estándares desarrollados por Earth Big Data LLC y siguiendo la misma estructura de que hacen parte del sistema SILVA-CRAS. Para la detección y mapeo de pulsos de inundación y reservorios artificiales.
Jupyter Notebook Análisis de de cambios estructurales en biomasa y sus aplicaciones, a partir de rutinas analíticas en Python para el procesamiento de series de tiempo de imágenes Sentinel-1,pre-procesadas bajo los estándares desarrollados por Earth Big Data LLC y siguiendo la misma estructura de que hacen parte del sistema SILVA-CRAS. Para la detección y monitoreo de áreas con ganancia y pérdida estructural (biomasa)en áreas de bosques húmedos tropicales y secos tropicales.