Ya se puede acceder, de manera libre y con tutorial para su uso, al reciente paquete de R npphen, desarrollado por el Laboratorio de Geo-información y Percepción Remota del Instituto de Geografía.

El paquete de R npphen fue elaborado por integrantes del Laboratorio: Roberto O. Chávez, Sergio A. Estay, José A. Lastra y Carlos G. Riquelme, y ha sido desarrollado para llevar a cabo una reconstrucción fenológica de la superficie terrestre, con la finalidad de detectar anomalías extremas en el tiempo. Si bien el paquete fue diseñado en sus inicios para el análisis fenológico de la vegetación, actualmente es posible realizar estudios de diferentes series temporales numéricas.

Esta versión 1.5 de la npphen fue liberada al público el 24 de mayo pasado, con la implementación de 2 nuevas funciones: "ExtremeAnom" la cual permite graficar anomalías extremas en el tiempo; y la función "ExtremeAnoMap", la cual permite observar donde ocurren las anomalías y que tan extremas fueron. Y es que luego de la publicación inicial del paquete en el año 2018, se han implementado una serie de ajustes y cambios en las funciones las cuales buscan mejorar y optimizar el rendimiento general.

Parte de información que puede ser utilizada por el paquete son: series de NDVI, series EVI (ambos índices espectrales obtenidos a partir de imágenes satelitales), series de temperatura, precipitación, humedad del suelo, y de diferentes conjuntos de datos como el proyecto GIMMS, el programa MODIS de EE. UU., el programa Landsat y la E.S.A. Programa Sentinel 2 o los productos CR2MET para el territorio chileno.

Este paquete es utilizado para el estudio de la fenología, siendo ésta es una de las variables más utilizadas a nivel mundial dentro de la percepción remota, además de ser considerada como una de las variables esenciales de la biodiversidad. Actualmente, las imágenes de satélite hacen posible un seguimiento constante de la fenología de la superficie terrestre poniendo a disposición del usuario un amplio catálogo de información para su procesamiento masivo.

Para más información sobre cómo aplicar el paquete, visita nuestro tutorial disponible en la página web del Laboratorio de Geo-información y Percepción Remota.