Autor: Peter Kogut*
Las imágenes satelitales existen desde hace varias décadas, pero solo en los últimos años su uso se ha generalizado, gracias a una mayor oferta, la democratización de sus precios y su evolución, haciéndolas útiles en multitud de tareas e industrias. Sin embargo, este aumento de la oferta hace que los usuarios deban adquirir conocimientos básicos sobre las diferencias entre los distintos tipos de imágenes para saber cuál es la indicada para su propósito específico.
Por ejemplo, una imagen satelital que tenga una calidad excelente seguramente cubrirá un área muy pequeña y no será útil cuando haga falta monitorizar grandes extensiones. Por su parte, las imágenes con menos calidad si muestran grandes extensiones de terreno, pero es muy difícil distinguir objetos “pequeños”, como coches o árboles, en ellas. Cuando trate de encontrar una imagen satelital en vivo que se ajuste a sus necesidades, analice las siguientes características.
Resolución espacial
La resolución espacial es la característica que determina el nivel de detalle de las imágenes. Suele medirse en metros/pixel y en función del valor, las imágenes se pueden catalogar como imágenes satelitales de baja resolución, resolución media, alta resolución o muy alta resolución. Naturalmente, cuanto mejor es la imagen, más alto es el precio que se ha de pagar por ella.
Las imágenes de baja resolución son aquellas de 10 m/px o peor, útiles para aplicaciones a gran escala, como la monitorización meteorológica y la modelización del clima. Las imágenes de resolución media, entre 1 y 10 m/px, pueden usarse para estudios de clasificación del uso del suelo. Las imágenes de alta resolución, entre 0,3 y 1 m/px, proporcionan un mayor detalle y sirven para la supervisión de infraestructuras o la detección de vehículos. Las imágenes de muy alta resolución, con valores inferiores a 0,3 m/px, a día de hoy son todavía poco frecuentes y su uso se limita a tareas donde la calidad debe ser la máxima, como protección de fronteras.
Resolución espectral
La resolución espectral hace referencia a la capacidad de los sensores instalados en un determinado satélite para captar datos en diferentes longitudes de onda del espectro electromagnético. Algunas de las longitudes de onda del espectro son visibles por el ojo humano, pero otras no y contienen información adicional que, de otra manera, no podríamos conseguir. Cuando se habla de una mayor resolución espectral, significa que hay más bandas disponibles, lo que permite un análisis más detallado.
En general, las imágenes satelitales pueden dividirse en multiespectrales e hiperespectrales. Las primeras tienen típicamente entre 3 y 10 bandas, cada una con una anchura diferente. Habitualmente incluyen las bandas RGB (rojo, verde y azul) y la banda del infrarrojo cercano, y su uso habitual está relacionado con la clasificación de la cubierta terrestre y el control de la salud de los cultivos.
Las imágenes hiperespectrales cuentan con más bandas que las multiespectrales y la anchura de banda suele ser la misma. Estas bandas adicionales suelen aportar información adicional sobre la composición química de las superficies observadas, lo que las confiere una gran utilidad en minería o la agricultura de precisión.
Resolución temporal
La resolución temporal hace referencia a la revisita o frecuencia con la que un satélite captura imágenes satelitales de una misma ubicación. Una alta resolución temporal implica una revisita diaria o cada pocos días, mientras que una baja resolución temporal puede significar que la revisita es cada varias semanas o meses.
Cuanto mayor es la resolución temporal, más actualizada estará la información. Esto es de vital importancia cuando se trata de monitorizar cambios en la cubierta terrestre o en las labores de recuperación tras una catástrofe.
Resolución radiométrica
La resolución radiométrica hace referencia a la sensibilidad de un sensor a la magnitud de la energía electromagnética, distinguiendo entre varias intensidades de energía reflejada o emitida. En otras palabras, cuántos niveles de gris entre el negro puro (sin reflectancia) y el blanco puro podría representar en una imagen. Esta característica se mide en bits, indicando el exponente de potencia 2. Por ejemplo, una imagen de 12 bits podría captar hasta 4.096 niveles de intensidad (2^12 = 4096).
Una alta resolución radiométrica es útil en tareas donde se requiere una detección precisa de sutiles variaciones, como la monitorización de la salud de las plantas o los niveles de humedad del suelo. Una baja resolución radiométrica puede servir para la clasificación del uso del suelo.
Precisión geométrica
La precisión geométrica indica cómo de ajustadas están las imágenes satelitales respecto a su verdadera ubicación geográfica en la superficie de la Tierra. Las distorsiones o imprecisiones pueden afectar a la interpretación e integración de los datos en comparación con otra información geoespacial. En tareas relacionadas con la cartografía o la navegación, la precisión de los datos es muy importante. Cuando una imagen satelital no tiene la precisión requerida, puede corregirse mediante ortorectificación.
Cobertura de nubes
Las nubes juegan un papel clave en la calidad de las imágenes, especialmente aquellas tomadas con sensores ópticos. Las nubes bloquean la visión de la superficie de la Tierra y sus características, afectando a la utilidad de la imagen. Especialmente cuando se buscan imágenes de satélite en tiempo real, es primordial obtener imágenes con una nubosidad mínima. Alternativamente, los usuarios pueden optar por imágenes tomadas con sensores de radar, más caras pero que pueden atravesar las nubes y captar datos incluso en condiciones de poca luminosidad.
Relación señal/ruido
La relación señal/ruido (Signal-to-Noise Ratio, SNR) mide la claridad de la imagen en relación con el ruido de fondo. Una relación más alta implica una imagen más clara, con menos interferencias del ruido del sensor o de las condiciones ambientales, mientras que una relación más baja indica una menor calidad.
Conclusión
La búsqueda de imágenes satelitales siempre debe realizarse en función de las necesidades específicas de uso, y teniendo en cuenta las características que determinan las imágenes, como sus diferentes resoluciones, la cobertura de nubes o su precisión. El uso de plataformas especializadas, con una amplia gama de opciones y filtros, facilita la labor a los usuarios finales, que podrán encontrar la imagen que necesitan con facilidad.
*Petro Kogut es Doctor en Física y Matemáticas, y autor de múltiples publicaciones científicas. En su investigación académica se centra, entre otros temas, en el tratamiento y la aplicación de las imágenes de satélite. En la actualidad, el Prof. Dr. Petro Kogut también trabaja como asesor científico.
