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Córdoba seen with Google Earth
Sección de Córdoba vista con Google Earth
Ejercicio 1: Observación de las imágenes desde 1972 hasta 2009 (2a parte)
 
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Muestra los otros seis canales de la misma manera. Para obtener mejores resultados, intenta que los picos de Output Histograms de todos los canales sean más o menos uniformes.

Las imágenes en escala de grises ya ofrecen información acerca de los tipos de cobertura terrestre (zona urbana, agricultura, carreteras, etc.) en Córdoba y alrededores. Para obtener una información más nítida, podemos combinar tres canales en una composición de color.

Primero crearemos una composición de color verdadero con el conjunto de datos del Landsat. Esto quiere decir que los colores de la imagen son los mismos que en la realidad.

Selecciona View-New RGB View.

En LEOWorks3: Utiliza Image-Combine from.[Red Green Blue].

Selecciona el canal 3 (rojo) para el color rojo de la pantalla, el canal 2 (verde) para el verde, y el canal 1 (azul) para el azul. De esta manera se crea una composición de color verdadero de Córdoba y sus alrededores.

Guarda esta composición en color como 2009_Cordoba_321 en una carpeta de tu ordenador.

Inspecciona la imagen.

1. ¿Son visibles las diferencias entre la ciudad y los alrededores?

2. ¿Puedes distinguir entre los bosques y la tierra de cultivo? Utiliza la imagen Córdoba, Argentina de Google Earth como comparación.

3. Según la primera inspección de la zona, ¿cuántos tipos de cobertura terrestre (zona urbana, zona rural, suelo sin vegetación, zona con vegetación, carreteras, etc.) logras distinguir?

4. ¿Cuál es la posición geográfica del centro urbano (latitud y longitud)?

5. ¿Cuál es el tamaño de la ciudad?

Ve a Measure Tool.

6. Mide las longitudes norte-oeste y sur-este. Mide la superficie de la ciudad trazando un polígono aproximado alrededor de sus límites.

 
 
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Expansión urbana de Córdoba
IntroducciónAntecedentes
Ejercicios
Ejercicio 1: Observación de las imágenes desde 1972 hasta 2009Ejercicio 2: Clasificación de la cobertura terrestreEjercicio 3: Detección de cambios
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