Sobre
Equip
Lorenzo Becchi
Creador del projecte, enginyeria de dades, desenvolupament web
Enginyer italia amb formacio en enginyeria agricola per a paisos tropicals. Despres de treballar en desenvolupament rural i ajuda humanitaria a Brasil, Equador, Colombia, Cuba i el Marroc, Lorenzo va fer la transicio a la tecnologia geoespacial, col-laborant amb la FAO en sistemes de cartografia web. Actualment basat a Barcelona, integra teledeteccio, computacio d'alt rendiment i desenvolupament full-stack per dissenyar i construir cada capa de Green City Index -- des del pipeline de dades satel-litals fins a la plataforma web multilingue.
Martin Kvist
Administracio de sistemes, infraestructura
Arquitecte d'infraestructura de codi obert amb base a Copenhaguen, Dinamarca. Martin aporta al projecte experiencia DevOps de nivell empresarial, proporcionant i mantenint l'entorn de servidors que impulsa el pipeline de dades satel-litals. La seva experiencia gestionant desplegaments Linux a gran escala garanteix que la infraestructura de processament funcioni de manera fiable a escala continental.
Metodologia
El Green City Index mesura la cobertura de vegetació urbana utilitzant imatges de satèl·lit de la missió Sentinel-2 de l'Agència Espacial Europea. Calculem l'Índex de Vegetació de Diferència Normalitzada (NDVI) per a cada ciutat i determinem quin percentatge de l'àrea urbana té vegetació saludable.
Font de Dades: Sentinel-2
Utilitzem productes Sentinel-2 Level-2A (L2A), que són imatges de reflectància superficial corregides atmosfèricament. Especificacions clau:
- Resolució espacial: 10 metres (per a bandes vermella i NIR)
- Temps de revisita: 5 dies (amb Sentinel-2A i 2B)
- Cobertura: Totes les superfícies terrestres entre 56°S i 84°N de latitud
Data is accessed through the Copernicus Data Space Ecosystem.
Procés de Processament
1. Selecció de Grànuls
Per a cada ciutat, identifiquem quines rajoles Sentinel-2 (quadrícula MGRS) cobreixen els seus límits. Després cerquem tots els grànuls disponibles durant la temporada d'estiu (juny-agost) amb menys del 10% de cobertura núvol.
2. Càlcul NDVI
L'Índex de Vegetació de Diferència Normalitzada es calcula per a cada píxel:
On NIR és la banda d'infraroig proper (B8) i Vermell és la banda vermella visible (B4). Els valors NDVI van de -1 a +1, on valors més alts indiquen vegetació més saludable.
3. Màscara de Núvols
Utilitzem la Capa de Classificació d'Escena (SCL) dels productes Sentinel-2 L2A per emmascarar:
- Núvols (probabilitat alta, mitjana i baixa)
- Ombres de núvols
- Masses d'aigua
- Neu/gel
4. Composició Temporal
Per reduir el soroll i omplir buits de núvols, creem un compost medià de totes les observacions vàlides durant la temporada. Això proporciona una vista representativa de la vegetació durant el pic de creixement.
5. Retall de Ciutat
El compost es retalla als límits oficials de la ciutat de la base de dades GADM (Global Administrative Areas Database) versió 4.1.
6. Classificació de Vegetació
Classifiquem els píxels com a "vegetació" si el seu valor NDVI supera 0,40. Aquest llindar captura vegetació saludable i fotosintèticament activa mentre exclou:
- Sòl nu (típicament NDVI 0,1-0,2)
- Superfícies construïdes (típicament NDVI < 0,1)
- Vegetació escassa o estressada (NDVI 0,2-0,4)
Mètriques Calculades
| Metric | Description |
|---|---|
| Índex de vegetació | Percentatge de l'àrea de la ciutat classificada com a vegetació (NDVI > 0,40). Això indica quanta de la ciutat és verda. |
| Verdor mitjà | Valor NDVI mitjà a tots els píxels de la ciutat (escala 0-1). Això indica com de verda és la ciutat en general, incloent àrees no vegetades. Valors més alts indiquen vegetació més densa o saludable. |
| Àrea Verda (km²) | Àrea total de vegetació en quilòmetres quadrats |
| Àrea Total (km²) | Àrea administrativa total de la ciutat |
Exemple: Dues ciutats podrien tenir ambdues un 10% d'índex de vegetació (mateixa quantitat d'espai verd), però diferent verdor mitjà si una té parcs més densos mentre l'altra té gespa escassa.
Limitacions
- Variació estacional: Els resultats reflecteixen només les condicions d'estiu. Els arbres de fulla caduca i la vegetació estacional poden mostrar patrons diferents en altres estacions.
- Dosser arbori urbà: Els arbres en carrers estrets poden estar parcialment obscurits per edificis a causa de l'angle de visió del satèl·lit.
- Píxels mixtos: A 10m de resolució, els píxels sovint contenen una barreja de vegetació i superfícies construïdes, portant a valors NDVI intermedis.
- Sensibilitat del llindar: El llindar NDVI de 0,40 és una mica arbitrari; llindars diferents donarien percentatges diferents.
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) |
Atribució i Llicència de Dades
Llicència de Dades de Sortida
Totes les dades de sortida d'aquest projecte (estadístiques, GeoJSON, mapes, informes) estan sota llicència CC BY 4.0. Ets lliure de compartir i adaptar les dades per a qualsevol propòsit, incloent ús comercial, sempre que proporcionis atribució:
Dades Font
Imatges de satèl·lit: Conté dades Copernicus Sentinel 2024 modificades. La missió Copernicus Sentinel-2 és operada per l'Agència Espacial Europea (ESA) en nom de la Comissió Europea.
Límits administratius: GADM versió 4.1 (gadm.org), sota llicència CC BY 4.0.
Dades de ciutats: GeoNames (geonames.org), sota llicència CC BY 4.0.
