Si te estás preguntando cuál es la mejor imagen satélite para emplear en tus mapas o análisis… la respuesta es sencilla: depende. Igual todavía no lo sabes, pero no todas las imágenes satélite presentan las mismas características, y la mejor imagen satélite que podrás emplear dependerá de algunas cuestiones técnicas que deberás plantearte para filtrar recursos y llegar a lo que estás buscando. La mejor forma de identificar la imagen satélite que buscas podría discutirse con unas cervezas en un bar. Aun así, aquí tienes las pistas para decidir qué imagen satélite emplear.
Para poder saber cuál es la imagen satélite que mejor se adapta a tus necesidades deberás preguntarte algunos aspectos asociados a tus análisis o mapas resultantes. Algunos de estos aspectos son la resolución, el momento temporal, condiciones meteorológicas, bandas de análisis o la finalidad de la imagen. Estos ítems harán que tengas que optar por unos recursos u otros.
Momento temporal
El primer filtro es el momento temporal de la imagen. De nada te servirá disponer de mil satélites si ninguno ha tomado la imagen del lugar y el momento exacto que buscas. Tu primera dependencia estará en el momento temporal que desees. ¿Necesitas una fecha concreta o te vale una imagen de un momento aproximado? ¿Necesitas varias imágenes con una recurrencia temporal específica? ¿Te sirve una imagen compuesta de un periodo temporal?
A esto se le conoce como resolución temporal. Cada satélite obtiene imágenes territoriales de manera recurrente en periodos temporales diferentes. Deberás analizar qué satélites tomaron la imagen del día que necesitas o si buscas varias imágenes cuya recurrencia de toma se ajuste a los intervalos temporales que necesitas. Landsat, por ejemplo, dispone de la herramienta Landsat Acquisition Tool para identificar momentos de mapeo. La flota Sentinel dispone de la app movil Copernicus para programar los momentos de barrido del satélite.
Satélites como Sentinel 2 ofrecen imágenes de la misma zona cada 5 días, MODIS cada día o Landsat 8 cada 16 días. Otras misiones espaciales de pago pueden ofrecerte mayor o menor rango temporal en la cadencia de sus imágenes.
Las imágenes temporales con recurrencias diarias y horarias, como las de Meteosat, son algo fabuloso en el seguimiento territorial. Pero, como contraprestación, observarás que la resolución de imágenes diarias no permite apreciar grandes detalles ya que suelen responder a imágenes de amplias zonas territoriales con un tamaño de pixel bastante grosero.
Condiciones meteorológicas
Disponer de una imagen satélite del día exacto que buscas no garantiza que la imagen sea adecuada para su uso. Las condiciones climáticas pueden impedir que visualices elementos territoriales y tu imagen no sirva. La presencia de nubes es el principal limitante en las imágenes ópticas convencionales. Su presencia impide visualizar los objetos por debajo de ellas y obtener análisis adecuados.
Ante esta situación puedes recurrir a sensores pasivos, como los sensores rádar, que te permitirán penetrar en las nubes y visualizar, entre otros, aspectos morfológicos de la Tierra, pero no podrás observar la superficie bajo la óptica cromática convencional.
Una forma de disponer de imágenes ópticas sin presencia de nubes es evitarlas volando por debajo de ellas. Esta posibilidad solo la encontrarás trabajando satélites de vuelo bajo en altura que, normalmente, responden a vuelos de pago y en planes aéreos territoriales específicos.
En ocasiones, las nubes, no serán tus únicas enemigas. La presencia de calima o el ángulo de inclinación solar también puede afectar a la nitidez de la imagen generando sombras y contrastes de color que te dificulten algunos análisis. A través de los metadatos de las imágenes podrás conocer los valores de posición y altitud del Sol a la hora de tomar la imagen.
Resolución de píxel
¿Qué tipo de elementos necesitas representar o analizar en la imagen? No todas las imágenes presentan el mismo tamaño de pixel (o resolución espacial) y, por tanto, no todas dan la posibilidad de visualizar con detalle los elementos. Bajo este aspecto, el tamaño de pixel se sumará a tus limitaciones y te obligará a recurrir a unas imágenes frente a otras. Satélites como Sentinel 2 ofrecen imágenes de 10 metros en el visible. Otras como Landsat 8 ofrecen 30 metros de resolución en el visible. MODIS te ayudará con imágenes de resolución de hasta 100 metros.
Adicionalmente, puedes contemplar la posibilidad de que el satélite te permita “mejorar” su resolución con técnicas de pansharpening si cuentan con una banda pancromática. Una sencilla técnica que permite redimensionar todas las bandas de trabajo a una sola resolución.
Otra de las limitaciones en la resolución se encontrará a la hora de jugar con bandas fuera del espectro visible en función del tipo de análisis que busques. No todas las bandas de los satélite cuentan con la misma resolución. Aunque las bandas del visible ofrecen el tamaño de píxel más pequeño, el resto de bandas pueden mostrar diferencias considerables de resolución. Por ejemplo, Sentinel 2 cuenta con bandas a 10, 20 y 60 metros. MODIS cuenta con bandas a 100, 250, 500 y 1000 metros. Landsat 8 cuenta con bandas a 30 y 100 metros que a su vez pueden ser reconvertidas a 15 metros por técnica de pansharpening.
Observarás que, en la mayoría de los casos, las imágenes con mejor resolución en periodos temporales más largos mientras las imágenes con peor resolución están disponibles prácticamente a diario o en cuestión de horas.
Esta diferencia en la resolución del píxel y el tiempo de adquisición se debe a las órbitas que siguen tus satélites. Aquellos que operan en órbitas polares (pasan por los polos) presentan mayor resolución y se encuentran próximos a la Tierra, pero deben invertir más tiempo en conseguir una órbita completa debido a su lentitud. Aquellos que operan en órbitas geoestacionarias (mapean siguiendo el ecuador) presentan menor resolución y se encuentran más lejos de la Tierra, pero necesitan invertir menos tiempo en conseguir una panorámica total de la Tierra a mayor velocidad y de una sola pasada.
Bandas de análisis
¿Necesitas una imagen a color natural o a falso color? La diferencia es importante. Una imagen a color natural de ofrecerá la tradicional imagen aérea a la que estás acostumbrado. Una imagen a falso color se basa en la incorporación de bandas adicionales (normalmente las bandas del infrarrojo de onda corta y el infrarrojo cercano). La temática territorial que desees analizar supondrá la necesidad de contar con unas bandas u otras.
Si estás interesado en fotointerpretar mediante imágenes a color natural te servirán las tradicionales bandas del visible rojo, verde y azul. En cambio, si quieres trabajar otros aspectos como la severidad de incendios, fenómenos geológicos, o la vegetación, deberás contar con bandas adicionales fuera del visible.
Cada satélite cuenta con un número de bandas determinado y una amplitud de operación para cada una de ellas. Identifica qué bandas de análisis necesitas y qué satélites cuentan con ella. MODIS cuenta con 36 bandas de trabajo o Sentinel 3 con 21 bandas. Otros como Landsat 8 y Sentinel 2 cuentan con 11 y 13 bandas respectivamente mientras la misión SPOT no supera las 5 bandas.
Finalidad de la imagen
¿Qué tipo de elemento natural quieres analizar? ¿Quieres trabajar en zona terrestre o sobre zona marina? ¿Buscas análisis de elementos atmosféricos? Un error habitual es creer que una imagen satélite sirve para cualquier tipo de análisis o adquisición de subproductos. No todas las imágenes permiten analizar, procesar o visualizar todo lo que deseas. La finalidad de tu análisis estará vinculada al instrumento disponible a bordo del satélite. Cada satélite cuenta con uno o varios instrumentos que permiten obtener imágenes ópticas convencionales, datos radar, información altitudinal, presencia de contaminantes, temperatuas, etc.
Instrumentos como TROPOMI, a bordo de Sentinel 5P, permiten generar imágenes basadas en distribución y concentración de contaminantes atmosféricos. El aspecto de la imagen distará de las imágenes aéras convencionales ya que no mapean la superficie del territorio sino la distribución de contaminantes en la atmósfera.
Otros como el OLCI (Ocean and Land Color Instrument) de Sentinel 3 mepean tanto zona marina como terrestre o analizan la temperatura superficial a través del instrumento SLSTR (Sea and Land Surface Temperature Radiometer). El MSI de Sentinel 2 y el OLI y TIRS de Landsat permiten procesar las tradicionales bandas ópticas a lo largo del visible, NIR y SWIR. O el VIIRS de NOAA y Suomi NPP permite identificar anomalías térmicas y niveles de brillo durante la noche.
Puedes saber qué tipo de instrumento utiliza un satélite y qué tipo de información ofrece cuando observes la nomenclatura del archivo de trabajo. Por norma general, los primeros fragmentos de nomenclatura del archivo identifican al satélite, el nivel de producto y al sensor que ha procesado esa imagen. De esta forma podrás saber qué tipo de datos están ofreciendo y si son de utilidad para la finalidad que buscas. Por ejemplo, en el siguiente fragmento de nomenclatura de archivo Sentinel 2 podrás identificar que el satélite de referencia es Sentinel 2-A (S2A), las bandas han sido generadas por el instrumento MultiSPectral Instrument (MSI) y responde a un producto de nivel 1C (L1C)
S2A_MSIL1C_20191225T110451_N0208_R094_T30TWM_20191225T113446
¿Imágenes satélite gratuita o de pago?
A estas alturas del filtrado de posibilidades te encontrarás con un número reducido de alternativas gratuitas a la hora de seleccionar la imagen que necesites. ¿Tienes posibilidad de pagar por tu imagen satélite o no cuentas con recursos económicos?
Ten en cuenta las posibilidades que tienes a la hora de trabajar estas imágenes pudiendo recurrir a recursos de pago. Habitualmente, las imágenes satélite de pago se gestionan mediante la adquisición de la imagen que deseas pudiendo comprar la totalidad de la imagen o debiendo adquirir una superficie mínima de compra. El importe dependerá principalmente del sensor empleado, las bandas disponibles, la resolución y el tipo de difusión o uso que le des a la imagen. Planet, EOS o Deimos Imaging son algunos de los suministradores de satélites privados a los que puedes acceder. Existen descuentos en adquisición de imágenes en fines de educación e investigación.
Mapas base
Si no estás muy familiarizado con las imágenes satélite o su manejo, seguramente que las imágenes de Google Earth te parezcan fabulosas y un recurso interesante a utilizar. Aunque puede ser un recurso posible, esas imágenes responden a convencionales mapas base de imágenes tomadas en un momento particular y con escaso potencial analítico.
Pese a ello puedes acceder a varios mapas base ofrecidos por ESRI, BING o Google. En función de la zona geográfica encontrarás resoluciones centimétricas, pero estarás limitado al momento temporal de la imagen y a manejar imágenes a color natural sin disponer de bandas satélite. Programas como SAS Planet o Terra Incognita te pueden ayudar a disponer de estos mapas base a color natural. O si estás trabajando en QGIS, plugins como OpenLayers y QuickMapServices también te ofrecen mapas base satélite con los que trabajar.
El equilibrio perfecto
Cuando comiences a buscar la mejor imagen satélite para tus análisis te darás cuenta que sus características se equilibran con fortalezas y debilidades técnicas. Imágenes de alta resolución presentan poca recurrencia temporal. Imágenes satélite diarias no permiten visualizar en detalle elementos territoriales. O algunas imágenes de gran resolución solo permiten trabajar en el visible y en momentos temporales muy distantes entre sí.
Analizando las necesidades de trabajo que tengas en mente podrás terminar seleccionando el mejor satélite o realizando una combinación de imágenes de varios para llegar al equilibrio perfecto en la adquisición y características de datos espaciales.
¿De dónde saco la imagen?
En los últimos años han aflorado infinidad de plataformas que suministran en near real time estas imágenes. Es decir, a escasas horas de procesarse la imagen, empiezan a estar disponibles y diseminarse por las plataformas online para mostrar mosaicos territoriales actualizados. Deberás tener en cuenta que algunas plataformas diseminan las imágenes en bandas sueltas, otras combinan las bandas para componer imágenes RGB, otras aportan adicionalmente metadatos y algunas permiten trabajar las bandas on-line. Tienes infinidad de alternativas a las que acceder. Lo mejor es que recurras a las plataformas nativas de suministro de las imágenes ya que podrás trabajar con los formatos nativos de bandas y contar con los metadados. En cualquier caso, aquí tienes algunas plataformas a las que acceder para consultar y descargar las posibles imágenes satélite que cuadren con lo que buscas.
¿Cómo las proceso?
Habitualmente todo el mundo trabaja la imagen satélite a través de software como ArcGIS, gvSIG o QGIS. Aunque estos Sistemas de Información Geográfica permiten trabajar las imágenes ráster, los formatos de archivo no siempre son reconocidos por el SIG de escritorio. Dispones de herramientas cartográficas basadas en análisis ráster puros y duros. Programas como IDRISI, ENVI, BEAM, SNAP, LeoWorks o SeaDAS son algunos de los ejemplos (gratuitos y de pago) que podrás encontrar para trabajar de manera específica archivos ráster vinculados con misiones espaciales.
