Audiencia ========= Estudiantes de doctorado del Instituto de Hidrología de Llanuras, `IHLLA `_, y de otros centros de investigación o universidades, no necesariamente argentinos, pero relacionados con Hidrología, Sensores Remotos, Simulación Numérica de Recursos Hídricos, Evaluación de Riesgo de Desastres Naturales o Sistemas de Alerta Temprana. Se impartió en castellano, aunque gran parte de la documentación de soporte y links están en inglés. Todo el software empleado y los accesos a recursos en internet están en abierto. Se ideó en 8 sesiones de 3 horas cada una, dos por semana, en horario de oficina, huso UTC-3. Objetivos --------- Revisar conceptos básicos de Hidrología para introducirse en la modelización y explotación de datos con las técnicas más recientes, y adquirir autonomía para trabajar con: * Uso de librerías y software abierto: Python, JavaScript, R, Linux shells. * Balance de masa en la vertical. * Procesado de imágenes drone para obtener orto-fotos y modelos digitales de elevaciones. * Aforo de caudales con LSPIV. * Simulaciones hidrodinámicas 2D en entorno urbano y en glaciares. Inicio y duración ----------------- Comenzó el 10 de Octubre de 2023, 10:00 am (UTC-3), y se impartió en sesiones de tres horas, dos por semana (Martes y Jueves), con un total de 24 horas de duración, en modalidad híbrida presencial y remota. Docentes --------- Para información adicional contactar con: `Ignacio Villanueva `_ y `Ailé Golin `_. Sesiones primer bloque, 6h -------------------------- 10 Octubre: *Python* ******************** * Presentación del curso: alcances, objetivos, estructura de cursado y trabajo en clases, condiciones de evaluación. * Problema de partida: inundaciones en la llanura pampeana. * Nociones básicas de programación, uso de lenguaje *Python* para la ED de balance vertical de una laguna. * Presentación del caso particular de `Martín Blanco `_: procesado de datos Hidro-Meteorológicos `GFS`_. * Habilitación de Windows-Subsystem para Linux con Ubuntu, para ejecutar transferencia de ficheros con *wget*, y códigos de cálculo como *SWAT* y *Lisflood-FP*. .. _GFS: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_GFS0P25 .. image:: ./Pics/DJI_0484.JPG :width: 280 :alt: Finca_Elissondo_Ups :align: left .. image:: ./Pics/DJI_0508.JPG :width: 280 :alt: Finca_Elissondo_Mid :align: center 12 Octubre: *Python ampliado* ***************************** * Verificación del Set-Up de WSL con Ubuntu. `Solución Powershell 7.3.8 `_ * Resolución del caso particular: procesado de datos Hidro-Meteorológicos GFS. * Descarga de `Open-Drone-Map v3.2.1 `_ y ficheros de imágenes de testeo, lago Güemes. * Ampliación del código Python de balance en la vertical para una laguna. Realización del informe. .. * Revisión de dimensionalidad espacial en modelización hidrológica. .. * Magnitudes involucradas en una rotura de presa ideal. .. * Código 2D onda difusiva explícito, extensión a GPU. .. * Manipulación de series temporales con *Python*, utilidades para cambio de formato e intervalos de tiempo. .. * Iniciación básica al entorno y lenguaje *R*. .. * Correlación, tendencias, estacionalidad y predicción de series temporales con *R*. * Revisión de dudas, comentarios y preparación para la siguiente semana. Verificación de la primera ejecución con Open-Drone-Map. Sesiones segundo bloque, 6h --------------------------- 17 de Octubre: *Open-Drone-Map* ********************************* * Descarga e instalación de QGIS en caso de no tener GIS, descarga de imágenes del Puente de Pellegrini. * Revisión de la salida de *ODM* con opción *fast-orthophoto* para georeferenciar en 2D un cuerpo de agua como el lago Güemes. * Ejecución con *ODM* del relevamiento 3D del Puente de Pellegrini con pixel de un metro para DSM y DTM. * Presentación del caso particular de `Camila Gregorini `_: ploteando magnitudes adimensionales. * Sensibilidad del DTM a los parámetros de calidad y de filtro *SMRF* de *ODM*. 19 de Octubre: procesado *LSPIV* ********************************* * Descarga e instalación de `RIVeR `_, con librería MATLAB runtime. * Teoría básica de Structure-From-Motion y revisión de los procesados previos con *ODM*, análisis de nubes de puntos con `Meshlab `_ * Presentación del caso particular de `Ninoska Briceño `_: balance en una cubeta. * Ajuste de curvas por mínimos cuadrados con *R*. * Introducción a LSPIV para medir el campo de velocidad de la superficie libre de un fluído. * Práctica con software LSPIV *RIVeR* basado en Matlab, caso puente A2. Sesiones tercer bloque, 12h --------------------------- 24 Octubre: Inicio modelado *HD-2D* ************************************ * Segunda parte del procesado LSPIV con *RIVeR* para el puente A2. * Introducción al `Flood-Mapping `_. * Modelización Hidrodinámica 2D en escala urbana con las ecuaciones de Saint Venant y `HEC-RAS `_, caso particular de Azul, Tesina de Maestría de Crysthian Sánchez. Tabla comparativa de las tecnologías involucradas. 26 de Octubre: *Salida Campo* *********************************** * Salida de campo para comparar diversas formas de aforo: mecánico frente a video con celular y drone. 31 de Octubre: ************** * Revisión de los aforos con LSPIV en La Firmeza. * Caso particular del Atuel-Salado con software open-source, Tesis Doctoral de `Ramiro Páez `_. 2 de Noviembre: *************** * Configuración de escenarios GLOF (*Glacial Lake Outburst Flood*), presentado por `Matías Maino `_ y `Daniela Schmidt `_: * Dinámica del deslizamiento de masas por laderas. * Continuación del modelo HEC-RAS 2D de Azul básico (conservación masa, breaklines) y avanzado (opciones SWE, CFL, modificaciones terreno, puentes, lluvia, etc.). Enlaces del software de descarga y Datos compartidos ---------------------------------------------------- `Python `_ `GNUPLOT `_ `R `_ `Ubuntu Windows-Subsystem for Linux `_ `Open-Drone-Map `_ `QGIS `_ `RIVeR `_ `HEC-RAS `_ `DATOS compartidos `_ Cuarto bloque, programado para 2024: *Google-Earth-Engine* y otros recursos en la nube, 30h ------------------------------------------------------------------------------------------- * Introducción a Google-Earth-Engine. * Detección de cuerpos de agua con GEE e imágenes satelitales MSI: * Bases de datos globales: `JRC`_ y GFDB. * Indice NDWI, clasificación por valor umbral, distribución de Otsu. * Caso particular: reservorios. * Clasificadores con entrenamiento no supervisados. * Clasificadores con entrenamiento supervisados. * Cruzado con MDE (`FABDEM `_) para calcular volúmenes de agua. Herramientas para GIWs (Geographically Isolated Wetlands), por `Qiusheng Wu`_, con *Python* dentro de `COLAB`_. .. _JRC: https://global-surface-water.appspot.com/ .. _Qiusheng Wu: https://wetlands.io/#researchModal4 .. _COLAB: https://colab.research.google.com .. figure:: ./Pics/Steps_Donchyts_2023.png :figwidth: 200 :alt: Steps_World-Watch :align: center Water Bodies Detection Steps, siguiendo a `Donchyts, 2022 `_. * Análisis de precipitación diaria en grilla de 0.05° con la misión satelital `CHIRPS`_, y con la misión `GPM-IMERG`_ de grilla 0.1° e intervalo de 30 minutos. Series temporales. .. _CHIRPS: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/UCSB-CHG_CHIRPS_DAILY .. _GPM-IMERG: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GPM_L3_IMERG_V06 * Seguimiento de sequías con el índice *NDVI* (Normalized Difference Vegetation Index). Quinto bloque, fecha por determinar: Hidrología con modelos *Data-Driven* -------------------------------------------------------------------------