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Descarga y Procesamiento de Imagenes Landsat Colección 2 Level 2

Teledetección · Tutorial USGS · QGIS

Descarga y procesamiento de imágenes Landsat Colección 2 Nivel 2

Cómo bajar productos L2SP de Landsat 8 y 9 desde USGS EarthExplorer, aplicar correctamente los factores de escala, generar la composición multibanda y dejar el raster listo para análisis. Incluye el paso que la mayoría de tutoriales omite: la máscara de calidad QA_PIXEL.

¿Qué es Colección 2 Nivel 2?

El Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) distribuye productos científicos de Nivel 2 (L2SP) dentro de la Colección 2 de Landsat. Estos productos vienen ya corregidos atmosférica y geométricamente, lo que los convierte en el insumo de referencia para análisis de series temporales, índices espectrales, mapeo de cobertura, evaluación de incendios y monitoreo de glaciares y cuerpos de agua.

Cada escena de Colección 2 Nivel 2 contiene dos productos científicos principales:

  • Reflectancia de superficie (SR): bandas multiespectrales corregidas a reflectancia a nivel del suelo.
  • Temperatura de superficie (ST): temperatura derivada de las bandas térmicas, expresada en Kelvin.

Más bandas auxiliares de calidad (QA_PIXEL, QA_RADSAT, SR_QA_AEROSOL) que la mayoría de tutoriales ignora pero que son esenciales en cualquier flujo serio.

Reflectancia de superficie

La reflectancia de superficie estima qué fracción de la radiación incidente devuelve la superficie terrestre, eliminando los efectos de dispersión y absorción atmosférica. Los productos Landsat SR se generan en el Centro EROS con resolución espacial de 30 metros.

Para Landsat 8 y 9, la reflectancia de superficie se calcula con el algoritmo LaSRC (Land Surface Reflectance Code). LaSRC usa la banda costera de aerosoles para inversión atmosférica, datos auxiliares climáticos de MODIS y un modelo de transferencia radiativa propio. Los detalles oficiales están en la Guía del producto Landsat 8-9 C2L2.

Importante: los valores que descargas no son reflectancia directa. Vienen como enteros sin signo de 16 bits que requieren un factor de escala para convertirse en reflectancia física entre 0 y 1. Aplicar índices espectrales sin este paso produce números sin sentido.

Temperatura de superficie

La temperatura de superficie (ST) mide la temperatura radiométrica del terreno en Kelvin. Se genera a partir de las bandas térmicas (Banda 10 en Landsat 8/9), reflectancia TOA, temperatura de brillo TOA, base de datos de emisividad ASTER GED, NDVI ASTER normalizado y perfiles atmosféricos de reanálisis para humedad específica, altura geopotencial y temperatura del aire.

Documentación oficial: USGS Surface Temperature C2.

Flujo recomendado vs. flujo tradicional

Antes de los pasos, una nota práctica que ahorra mucho tiempo. El orden tradicional de procesamiento es:

  1. Aplicar escala a cada banda
  2. Componer (stack)
  3. Reproyectar
  4. Recortar al área de interés

Funciona, pero es ineficiente cuando el AOI es pequeño respecto a la escena Landsat completa (185 × 180 km, ~1.7 GB sin comprimir por escena). Cada operación procesa toda la imagen.

Optimización: si tu AOI cubre menos del 30 % de la escena, recorta primero (con Clip raster by extent o por mask layer) y aplica la escala después sobre el recorte. La calculadora raster trabaja sobre < 1 % del raster original. En estudios de cuenca o predio, el flujo se vuelve cinco o diez veces más rápido.

Por compatibilidad con el material gráfico de este tutorial, mostramos el flujo tradicional, pero al final de cada paso se anota dónde se puede reordenar.

Paso 1

Abrir EarthExplorer

Ir a https://earthexplorer.usgs.gov/. Es el portal oficial del USGS para descarga manual de imágenes. Para descargas programáticas masivas existe la USGS Machine-to-Machine API; para visualización rápida sin descarga, LandsatLook.

Paso 2

Registro e inicio de sesión

Hacer clic en Register. La cuenta es gratuita pero obligatoria para descargar. Una vez creada, iniciar sesión en el portal.

Paso 3

Definir el área de búsqueda

EarthExplorer ofrece varias opciones para acotar la búsqueda: (1) buscar por nombre de lugar, (2) hacer zoom en el mapa interactivo, (3) cargar un archivo KML o un Shapefile comprimido como ZIP.

Recomendado: cargar un Shapefile con el polígono o caja delimitadora del AOI. Antes de cargarlo, comprimir todos los archivos del shapefile (.shp, .shx, .dbf, .prj) en un único .zip.

Carga de shapefile como AOI en EarthExplorer

Selección de Shapefile y carga del ZIP en EarthExplorer.

Paso 4

Selección del dataset

Pasar a la pestaña Data Sets. Navegar a Landsat → Landsat Collection 2 → Landsat Collection 2 Level-2.

Aquí es importante elegir según fechas de lanzamiento y tiempo en órbita:

Sensor Período Notas
Landsat 4-5 TM 1982–2013 Series largas históricas. Sin SWIR2 nativo refinado.
Landsat 7 ETM+ 1999–2022 Bandas con bandeo SLC-off desde 2003.
Landsat 8 OLI/TIRS 2013–presente Sensor estable, primera elección actual.
Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 2021–presente Mejor relación señal/ruido que L8.

Para series 2013–presente conviene combinar Landsat 8 y 9 (frecuencia efectiva de 8 días).

Selección de Landsat Collection 2 Level-2 en EarthExplorer
Paso 5

Filtros de búsqueda

Antes de pasar a resultados, aplicar filtros críticos:

  • Rango de fechas: ajustar según la ventana de interés (estación seca, antes/después de un evento, fenología de cultivo).
  • Cloud Cover (Land): usar Cloud Cover Land y no Cloud Cover Scene. El segundo incluye nubes sobre océano que no afectan tu estudio.
  • Day/Night: para Landsat 8/9 las pasadas son diurnas; mantener por defecto.

Umbral típico: nubosidad < 10 % para análisis directo; < 30 % si se va a aplicar máscara de nubes con QA_PIXEL.

Filtros de búsqueda 1 Filtros de búsqueda 2
Paso 6

Elegir la imagen y descargar

En Results aparecen las escenas que cumplen los filtros. Revisar la previsualización antes de descargar para confirmar que el AOI tenga buena visibilidad (sin nubes, sin sombras de cumulonimbo, sin humo). Iniciar la descarga con el ícono de flecha verde.

Resultados de búsqueda y opción de descarga
Paso 7

Productos disponibles para descarga

El cuadro de descarga ofrece varios productos. Los dos más usados:

  • Landsat Collection 2 Level-2 Surface Reflectance Bundle: bandas SR + QA + metadatos (~700 MB).
  • Landsat Collection 2 Level-2 Surface Temperature Bundle: banda ST + auxiliares térmicas + QA (~300 MB).

Si solo se trabaja con índices ópticos, el bundle SR basta. Si el estudio incluye temperatura, balance energético o detección de calor urbano, descargar también el bundle ST.

Opciones de descarga: SR y ST Detalle del bundle de descarga

Paso 8 — Factores de escala

Este es el paso donde más errores se cometen. Los pixeles de los productos C2L2 están en formato entero sin signo (uint16). Para convertirlos a unidades físicas hay que aplicar la fórmula:

Valor físico = DN × scale_factor + add_offset

Los factores son distintos para cada producto:

Bandas de reflectancia de superficie (SR_B*)

scale_factor = 0.0000275
add_offset = -0.2

SR = DN × 0.0000275 − 0.2

El resultado es reflectancia entre 0 y 1 (físicamente, hasta ~1.6 en superficies hiperreflectantes).

Banda de temperatura de superficie (ST_B10)

scale_factor = 0.00341802
add_offset = 149.0

T (K) = DN × 0.00341802 + 149.0

Para grados Celsius:

T (°C) = (DN × 0.00341802 + 149.0) − 273.15
Cuidado con la versión que aplicas: los factores de Colección 1 eran distintos (0.0001 para SR, sin offset). Si copias una calculadora raster vieja de Colección 1 sobre datos Colección 2, los valores quedan mal escalados sin que QGIS te avise.

Imagen de referencia oficial:

Tabla de factores de escala oficial USGS Landsat C2L2

Tabla de factores de escala — Landsat 8-9 Collection 2 Level-2 Science Product Guide.

Paso 9

Cargar las bandas en QGIS

Abrir QGIS LTR (versión Long-Term Release) y arrastrar todas las bandas multiespectrales y la térmica al panel de capas. Para Landsat 8/9 son:

Archivo Banda Longitud de onda
SR_B1 Coastal/Aerosol 0.43–0.45 µm
SR_B2 Blue 0.45–0.51 µm
SR_B3 Green 0.53–0.59 µm
SR_B4 Red 0.64–0.67 µm
SR_B5 NIR 0.85–0.88 µm
SR_B6 SWIR-1 1.57–1.65 µm
SR_B7 SWIR-2 2.11–2.29 µm
ST_B10 Thermal Infrared 10.6–11.19 µm
Bandas Landsat cargadas en QGIS
Paso 10

Aplicar escala a las bandas multiespectrales

Usar la Calculadora Raster con la fórmula:

"SR_B4@1" * 0.0000275 + (-0.2)

Repetir para cada banda (B1 a B7). Para automatizar, conviene usar el algoritmo Raster calculator (GDAL) en lote desde el procesado, o un script PyQGIS:

bands = ['SR_B1','SR_B2','SR_B3','SR_B4','SR_B5','SR_B6','SR_B7']
for b in bands:
    processing.run("gdal:rastercalculator", {
        'INPUT_A': f'{path}/{escena}_{b}.TIF',
        'BAND_A': 1,
        'FORMULA': 'A*0.0000275-0.2',
        'OUTPUT': f'{out}/{escena}_{b}_SR.tif'
    })
Aplicación de escala en calculadora raster
Paso 11

Banda térmica: escala y conversión a Celsius

Para la banda térmica ST_B10, aplicar el factor específico y luego restar 273.15 si se desea Celsius:

("ST_B10@1" * 0.00341802 + 149.0) - 273.15

Ojo: el resultado solo tiene sentido sobre superficies opacas (suelo, vegetación, agua). Sobre nubes o píxeles saturados los valores son irreales (50–80 °C en zonas frías), por eso el siguiente paso lógico es enmascarar con QA_PIXEL.

Conversión de banda térmica a Celsius
Paso 12

Composición multibanda

Una vez escaladas las bandas SR, generar un raster multibanda con todas. En QGIS la herramienta más rápida es Construir raster virtual (gdalbuildvrt) con las 7 bandas SR escaladas, marcando la opción Place each input file into a separate band.

Construir raster virtual Composición de bandas multiespectrales
Diferencia entre VRT y stack real: el VRT es un archivo XML que apunta a los TIFFs originales. Es liviano (KB), pero si mueves o renombras los TIFFs, el VRT se rompe. Para entregables o backups, exportar el VRT a un GeoTIFF real con gdal_translate o Translate (Convert format).
Paso 13

Reproyección al UTM de la zona de estudio

Las escenas Landsat C2L2 vienen ya en proyección UTM con datum WGS84, pero la zona corresponde a la del centro de la escena. Si tu AOI está en otra zona UTM (caso típico en zonas fronterizas entre dos husos), reproyectar es obligatorio.

Herramienta: Warp (reproject) de GDAL.

Método de remuestreo según el tipo de banda:

Tipo de banda Método recomendado
Reflectancia de superficie (continuo) Bilinear o Cubic
Temperatura de superficie (continuo) Bilinear
QA_PIXEL, QA_RADSAT (categórico) Nearest neighbor (obligatorio)

Usar nearest neighbor sobre bandas de calidad evita inventar valores QA inexistentes; usarlo sobre SR introduce escalonado visible.

Reproyección UTM en QGIS
Paso 14

Recorte por AOI

Último paso del flujo tradicional: recortar el raster al polígono del área de estudio.

Herramienta: Clip raster by mask layer. Configurar:

  • Capa de máscara: shapefile del AOI.
  • Marcar Match the extent of the clipped raster to the extent of the mask layer para que el raster de salida tenga el bounding box del AOI.
  • Activar Keep resolution of input raster para no degradar el píxel.
  • Compresión LZW o DEFLATE en Profile para ahorrar disco.
Configuración de recorte por máscara Resultado del recorte sobre el AOI

Lo que falta en la mayoría de tutoriales: máscara QA_PIXEL

El bundle Landsat C2L2 incluye una banda crítica que no aparece en este flujo de 14 pasos: QA_PIXEL. Es una banda de 16 bits donde cada bit codifica una condición del píxel (nube, sombra, nieve, agua, etc.). Sin enmascararla, los índices y estadísticas zonales se contaminan con píxeles inválidos.

Bits relevantes en QA_PIXEL (Landsat 8/9 C2):

Bit Significado
0 Fill (sin dato)
1 Píxel saturado dilatado
2 Cirrus
3 Nube
4 Sombra de nube
5 Nieve
6 Agua
7 Confidence cloud (LOW)
8 Confidence cloud (HIGH)

Filtro mínimo recomendado para análisis terrestre (descarta nube, sombra de nube y cirrus):

# En la calculadora raster de QGIS, asumiendo banda QA_PIXEL cargada:
("QA_PIXEL@1" & 8) = 0
   AND ("QA_PIXEL@1" & 16) = 0
   AND ("QA_PIXEL@1" & 4) = 0

Más sencillo con gdal_calc.py:

gdal_calc.py -A QA_PIXEL.TIF --outfile=mask.tif \
  --calc="((numpy.bitwise_and(A,8)==0) & (numpy.bitwise_and(A,16)==0) & (numpy.bitwise_and(A,4)==0))" \
  --type=Byte --NoDataValue=0

Multiplicar la composición SR por la máscara antes de extraer estadísticas o calcular índices. En estudios temporales, esto evita que un píxel con cirrus invisible al ojo haga caer el NDVI medio del polígono en una fecha y simule una falsa pérdida de cobertura vegetal.

Si tu trabajo es serio (publicación, monitoreo gubernamental, certificación ambiental), no entregues productos derivados de Landsat C2L2 sin documentar qué máscara QA aplicaste. Es la diferencia entre un mapa reproducible y un mapa que cualquier revisor puede cuestionar.

Resumen del flujo

# Acción Herramienta
1–3 Acceder a EarthExplorer y cargar AOI Navegador
4–5 Filtrar por sensor, fecha y nubosidad EarthExplorer
6–7 Descargar bundles SR y ST EarthExplorer
8 Verificar factores de escala Documentación USGS
9 Cargar bandas en QGIS QGIS LTR
10 Escalar bandas SR (× 0.0000275 − 0.2) Calculadora raster
11 Escalar ST_B10 y convertir a °C Calculadora raster
12 Componer multibanda (VRT) Build virtual raster
13 Reproyectar al UTM del AOI Warp
14 Recortar al AOI Clip by mask layer
+ Aplicar máscara QA_PIXEL Calculadora raster / gdal_calc

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Autor: Ing. Nino Bravo Morales Ingeniero en Geomática · Especialista en GIS, teledetección y modelamiento ambiental Consultas: +51 995 664 488 Correo: nino@geomatica.pe

Este tutorial complementa la documentación oficial USGS Landsat Collection 2 y refleja el flujo operativo usado en Geomática Ambiental para proyectos de teledetección en cuencas andinas, costa peruana y selva.

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