HarpiaWatchForest 🦅🌳

Sistema de detección automática de pérdida de cobertura vegetal mediante análisis de imágenes satelitales Sentinel-2 y Google Earth Engine.

Desarrollado por: Elvis Garcia y Yubrany Gonzalez
Organización: Ministerio de Ambiente de Panamá

📋 Descripción

HarpiaWatchForest es un sistema avanzado de monitoreo forestal que utiliza análisis de series temporales de NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y el algoritmo CCDC (Continuous Change Detection and Classification) para identificar cambios en la cobertura vegetal a nivel de corregimientos en Panamá.

Características principales

• ✅ Detección automática de pérdidas de cobertura vegetal
• ✅ Análisis temporal basado en NDVI semanal
• ✅ Integración con Google Earth Engine
• ✅ Filtrado automático de nubes mediante Cloud Score+
• ✅ Enriquecimiento con capas de capacidad agrológica y áreas protegidas (SINAP)
• ✅ Exportación automática a Google Drive en formato Shapefile
• ✅ Procesamiento por hexágonos para optimización
• ✅ Configuración flexible de parámetros

🚀 Instalación

pip install HarpiaWatchForest

📦 Requisitos

• Python 3.7+
• Cuenta de Google Earth Engine (https://earthengine.google.com/)
• Credenciales autenticadas de GEE

🔧 Configuración inicial

1. Autenticación en Google Earth Engine

import ee
ee.Authenticate()  # Solo la primera vez

2. Uso básico

from harpiawatch import HarpiaAnalyzer, HarpiaConfig

# Crear configuración
config = HarpiaConfig()

# Configurar parámetros
config.set_corregimientos(['Buena Vista', 'Chepigana'])
config.set_periodo(year=2026, month=1)
config.set_parametros_deteccion(min_area_ha=0.15, threshold_ndvi=-0.15)

# Inicializar analizador
analyzer = HarpiaAnalyzer(config)
analyzer.initialize(authenticate=False)  # True solo la primera vez

# Procesar
resultados = analyzer.procesar()

3. Uso avanzado - Configuración de assets personalizados

from harpiawatch import HarpiaConfig

config = HarpiaConfig()

# Cambiar proyecto de Earth Engine
config.set_ee_project('mi-proyecto-gee')

# Configurar assets personalizados
config.set_assets(
    distrito="projects/mi-proyecto/assets/distritos",
    corregimientos="projects/mi-proyecto/assets/corregimientos",
    sinap="projects/mi-proyecto/assets/areas_protegidas",
    hexagonos="projects/mi-proyecto/assets/grilla_hexagonal",
    capacidad_agrologica="projects/mi-proyecto/assets/capacidad_suelos"
)

📖 Ejemplos de uso

Ejemplo 1: Análisis de un solo corregimiento

from harpiawatch import HarpiaAnalyzer, HarpiaConfig

config = HarpiaConfig()
config.lista_corregimientos = ['Buena Vista']
config.year_analisis = 2026
config.month_analisis = 1

analyzer = HarpiaAnalyzer(config)
analyzer.initialize()
analyzer.procesar()

Ejemplo 2: Listar corregimientos disponibles

from harpiawatch import HarpiaAnalyzer

analyzer = HarpiaAnalyzer()
analyzer.initialize()
corregimientos = analyzer.listar_corregimientos()

Ejemplo 3: Obtener hexágonos de un corregimiento

analyzer = HarpiaAnalyzer()
analyzer.initialize()
hexagonos = analyzer.obtener_hexagonos('Chepigana')
print(f"Total de hexágonos: {len(hexagonos)}")

Ejemplo 4: Configuración completa personalizada

from harpiawatch import HarpiaConfig, HarpiaAnalyzer

# Crear configuración personalizada
config = HarpiaConfig()

# Corregimientos a analizar
config.set_corregimientos([
    'Buena Vista',
    'Chepigana',
    'Las Palmas'
])

# Período de análisis
config.set_periodo(year=2025, month=12)

# Parámetros de detección
config.set_parametros_deteccion(
    min_area_ha=0.20,        # Área mínima de 0.2 hectáreas
    threshold_ndvi=-0.18     # Umbral más estricto
)

# Rango de fechas para datos Sentinel-2
config.set_rango_fechas(
    date_start='2024-01-01',
    date_end='2025-12-31'
)

# Ejecutar análisis
analyzer = HarpiaAnalyzer(config)
analyzer.initialize()
resultados = analyzer.procesar()

# Ver resumen
for r in resultados:
    print(f"{r['corregimiento']}: {r['estado']}")

📊 Parámetros configurables

Parámetros de análisis

Parámetro	Descripción	Valor por defecto
lista_corregimientos	Lista de corregimientos a procesar	['Buena Vista', 'Chepigana']
year_analisis	Año del análisis	2026
month_analisis	Mes del análisis (1-12)	1
min_area_ha	Área mínima de polígonos (ha)	0.15
threshold_ndvi_low	Umbral de pérdida de NDVI	-0.15
date_start	Fecha inicio datos Sentinel-2	'2023-01-01'
date_end	Fecha fin datos Sentinel-2	'2029-12-31'

Assets de capas base

Asset	Descripción	Ruta por defecto
asset_distrito	Límites de distritos	projects/proyecto-cobertura-boscosa/assets/Mapas_Panama/Lim_Distrito
asset_corregimientos	Límites de corregimientos	projects/proyecto-cobertura-boscosa/assets/Mapas_Panama/Lim_Corregimiento
asset_sinap	Sistema Nacional de Áreas Protegidas	projects/proyecto-cobertura-boscosa/assets/Mapas_Panama/SINAP
asset_hexagonos	Grilla hexagonal	projects/proyecto-cobertura-boscosa/assets/Mapas_Panama/hexagonos_2025
asset_capacidad_agrologica	Capacidad agrológica del suelo	projects/proyecto-cobertura-boscosa/assets/Mapas_Panama/Capacidad_Agrologica

📁 Estructura de salida

Los resultados se exportan automáticamente a Google Drive con la siguiente estructura:

Google Drive/
└── SHP-PERDIDAS-CORREGIMIENTO-{NOMBRE}-{MES}-{AÑO}/
    ├── Perdidas_NDVI_GRID_ID_1_0_15ha_January2026_W1-W5.shp
    ├── Perdidas_NDVI_GRID_ID_2_0_15ha_January2026_W1-W5.shp
    └── ...

Cada shapefile contiene:

• Geometría de los polígonos detectados
• Fecha de detección
• Semana y año
• ID de hexágono
• Nombre del corregimiento
• Capacidad agrológica
• Información de áreas protegidas (SINAP)
• Área en hectáreas

🔬 Metodología

1. Filtrado de nubes: Cloud Score+ de Google Earth Engine
2. Cálculo de NDVI: Índice normalizado semanal usando bandas B8 y B4
3. Detección de cambios: Análisis temporal mediante CCDC
4. Umbralización: Identificación de pérdidas significativas
5. Vectorización: Conversión a polígonos
6. Enriquecimiento: Adición de atributos contextuales
7. Exportación: Generación de shapefiles por hexágono

🤝 Contribuciones

Este proyecto fue desarrollado por el Ministerio de Ambiente de Panamá para el monitoreo y conservación de los recursos forestales del país.

📄 Licencia

MIT License - Ver archivo LICENSE para más detalles

👥 Autores

• Elvis Garcia - Desarrollo y diseño del algoritmo
• Yubrany Gonzalez - Desarrollo y diseño del algoritmo

Organización: Ministerio de Ambiente de Panamá

📧 Contacto

Para preguntas, sugerencias o reportes de problemas, por favor contactar a:

• eggarcia@miambiente.gob.pa
• ydgonzalez@miambiente.gob.pa

🙏 Agradecimientos

• Google Earth Engine
• Programa Copernicus
• Ministerio de Ambiente de Panamá

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Versión: 1.0.0
Fecha: Enero 2026
Ministerio de Ambiente de Panamá 🇵🇦