🌊 Mapeo de Inundación por Tsunami con Python

En este curso vas a construir, desde cero, un Mapa de Peligro de Inundación por Tsunami, aplicando un modelo paramétrico basado en:

• Umbral de elevación (runup)

• Conectividad hidráulica al océano

• Procesamiento raster + vector

• Exportación GIS-ready

El resultado final será un:

• 📍 Shapefile listo para usar en ArcMap o QGIS

• 🗺️ Mapa profesional en layout A3 con leyenda, escala, grilla y ficha técnica

• 🔬 Flujo reproducible en Google Colab

⚠️ Importante: Este modelo es paramétrico (screening / planificación preliminar). No es un modelo hidrodinámico ni un pronóstico oficial.

📚 ¿Qué vas a aprender? (Módulo por módulo)

🔹 MÓDULO 1 — Fundamentos del problema

• Qué es el runup y cómo se representa en GIS

• Qué es un modelo tipo “bathtub”

• Qué significa conectividad al océano

• Qué puede y qué no puede hacer este enfoque

• Diferencia entre screening paramétrico y modelado hidrodinámico

Vas a entender exactamente qué estás modelando antes de escribir una línea de código.

🔹 MÓDULO 2 — Datos necesarios y criterios técnicos

• Cómo elegir un DEM (Copernicus GLO30, SRTM)

• Qué es la máscara de agua JRC Global Surface Water

• Cómo construir correctamente un AOI (mar + costa + tierra)

• Parámetros clave del modelo:

  • RUNUP_M

  • WATER_OCC_THRESH

  • DILATE_PIX

  • MIN_AREA_M2

  • EXPORT_SCALE

• Validaciones obligatorias antes de exportar

Este módulo es la base de calidad: si los datos están mal, el polígono sale… pero sale mal.

🔹 MÓDULO 3 — Práctica en Google Colab (flujo completo)

Acá ejecutamos todo el modelo.

Vas a aprender a:

• Instalar entorno GIS en Colab

• Conectar con Google Earth Engine

• Descargar DEM + máscara de agua

• Construir la semilla oceánica real

• Aplicar conectividad hidráulica (binary_propagation)

• Limpiar ruido con morfología matemática

• Clasificar peligro (Bajo / Moderado / Alto)

• Vectorizar raster a polígono

• Calcular áreas en UTM

• Exportar SHP y ZIP listo para ArcMap/QGIS

• Validar visualmente con Folium

Terminás con un producto GIS profesional generado 100% en Python.

🔹 MÓDULO 4 — Validación y control de calidad (QA/QC)

• Cómo detectar errores de conectividad

• Cómo validar crecimiento por escenarios (3m < 8m < 12m)

• Cómo revisar semilla oceánica

• Cómo detectar AOI mal definido

• Cómo limpiar polígonos ruido sin perder información relevante

Este módulo te enseña criterio profesional, no solo ejecución técnica.

🔹 MÓDULO 5 — Mapa final en ArcMap o QGIS

• Configuración de hoja A3

• SRC correcto (UTM 20N en el caso de Cumaná)

• Simbología por categorías

• Etiquetado profesional con Maplex

• Leyenda estructurada

• Escala numérica y gráfica

• Norte y sistema de referencia

• Ficha técnica y disclaimer metodológico

El resultado es un mapa listo para impresión o presentación institucional.

🛠️ Tecnologías que vas a usar

• Python

• Google Colab

• Google Earth Engine

• Rasterio

• GeoPandas

• SciPy (morfología matemática)

• Folium

• ArcMap 10.8 o QGIS

Aprendés procesamiento raster, vector, análisis espacial y producción cartográfica en un solo flujo.

🎓 Requisitos previos

⚠️ Es necesario tener conocimientos básicos de Python.

Si no los tenés, podés lograrlos con el curso gratuito:

👉 Fundamentos de Programación con Python para Google Earth Engine
https://gisdevacademy.tiendup.com/p/fundamentos-de-programacion-con-python-para-google-earth-engine-gee

🔧 Configuración necesaria antes de empezar

✔️ Configuración y actualización de Google Earth Engine:

✔️ Instalación de ArcMap 10.8:

🎯 ¿Qué vas a lograr al terminar?

• Modelar escenarios de inundación costera con criterio técnico

• Generar productos GIS listos para uso profesional

• Entender la lógica espacial detrás de cada resultado

• Aplicar validaciones formales antes de publicar un mapa

• Integrar Python + GEE + SIG de escritorio en un flujo reproducible