Por Dr. Cristian Mattar Bader

Programa Copernicus

Las imágenes satelitales han tenido una evolución sin precedentes en la última década debido a la aparición del programa Copernicus de la Agencia Europea del Espacio. El programa Copernicus ha generado diversas oportunidades de negocios a través de sus plataformas gratuitas de datos Sentinel, la cual provee de imágenes semanales derivadas por tecnología Radar (Sentinel 1 SAR) o tecnología óptica de alta, media o baja resolución (Sentinel-2 y 3).

Pero ¿qué realmente ofrecen las imágenes de Copernicus y en particular los satélites Sentinel?

El programa Copernicus fue disruptivo al ofrecer imágenes gratuitas que operaban a escala global con una revisita de 5 a 10 días permitiendo entregar imágenes adquiridas con diversas tecnologías. Por ejemplo, es posible utilizar imágenes en Banda-C mediante la técnica SAR (Radar de Apertura Sintética) que permite visualizar el rebote de la señal entre la superficie y el sensor sin ser afectadas por las nubes. Esto es fundamental para observar la superficie en zonas que existe una abundante nubosidad durante todo el año y generar características invaluables sobre los sensores ópticos que no pueden observar a través de las nubes.

Las imágenes Sentinel-1 SAR banda C cambiaron el paradigma entre lo privado y lo público, ya que sus imágenes eran gratuitas en comparación con misiones Radar de décadas anteriores. Esto generó un sin número de nuevos algoritmos para estimar la biomasa de la vegetación, el cambio del paisaje, la humedad de la superficie, la velocidad del movimiento de glaciares, riesgos de remoción de masas, entre otras tantas aplicaciones.

Ejemplo práctico: La Región de Magallanes presenta altos índices de nubosidad, es por esto que nuestro equipo desarrollo un algoritmo de detección de cambios en el paisaje con Sentinel-1 y así ver sectores deforestados.

Por otra parte, las aplicaciones de Sentinel-2 y 3 también han tenido un impacto notorio en las aplicaciones medio ambientales y agrícolas. Hoy es muy común visualizar el índice de vigor, comúnmente llamado NDVI por su sigla en inglés (Normalized Difference Vegetation Index). Adicionalmente, también se suman otros índices de vegetación que resaltan el éxito de plantación de una cosecha, el riesgo fitosanitario, índices que permiten distinguir nieve de glaciar, humedad del suelo, cuerpos de agua, o también como insumos de modelos donde se aplican técnicas de inteligencia artificial para determinar cambios en la cobertura. La mayor parte de estos índices se pueden disponer de forma gratuita desde el 2015 generando análisis de series de tiempo en el manejo en cultivos o los cambios en el paisaje ya sean por causas antrópicas o naturales.

Cambio en vigor de vegetación en pradera (NDVI)

Cambio en la superficie irrigada en diferentes predios del norte de Chile (NDWI)

¿Qué decisiones se pueden tomar con esta información?

Hace 10 años era muy importante tener un monitoreo de índices de verdor o zonas con más humedad o más secas. Un mapa de colores bonitos, llamativo era sinónimo de tecnología y de vanguardia, pero hoy en día, es una capa de información básica, es el límite inferior para los “early adopter” que desean implementar una tecnología satelital en sus sistemas de gestión y operaciones.

La mayor parte de estos índices son la base para la estimación de imágenes con unidades que permiten una toma de decisión con un impacto significativo en el flujo financiero de la empresa. De hecho, hoy en día es posible entregar imágenes de rendimiento o pronóstico de cosecha (Kg/ha), Probabilidad de existencia de cultivos (%), imagen de eficiencia del uso del agua (mm de riego / kg fruta), imágenes de tasa de crecimiento de praderas (Kg MS/ha/día), imágenes de espesor de nieve (cm de espesor por cada pixel), imágenes de acumulación de basuras en playas (kg de basura por cada m2), entre otras aplicaciones.

La necesidad de comprar imágenes satelitales

¿Pero cuál es la tendencia frente a esta Big data satelital gratuita? La compra de imágenes satelitales permite observar detalles de precisión que pueden ir desde los 35 cm hasta los 2 m y que solo son factibles de igualar o mejorar con imágenes provenientes de drones, pero sin la repetición que hoy en día podemos observar para una imagen satelital. De hecho, es posible obtener imágenes satelitales con un detalle espacial de 3 x 3 m de pixel de forma diaria para cualquier parte de Chile, superando en 3 veces el detalle espacial de las imágenes gratuitas Sentinel-2.

¿Pero cuándo debo realmente comprar una imagen satelital?

Esto se realiza siempre que uno desee observar un detalle espacial que marca la diferencia sobre las imágenes gratuitas y que permite la rentabilidad de un nuevo negocio.

A pesar del posible impacto que pueda tener una imagen satelital pagada en términos de detalles espaciales (ver mucho más nítido un árbol o un cuartel de frutales), estas solo se pueden trabajar en muy pocas bandas espectrales. Una banda espectral es como un canal que permite captar la luz que refleja una determinada superficie, mientras más bandas espectrales mejor es la caracterización de esta. Sin embargo, a mayor número de bandas espectrales no siempre se consigue un buen detalle espacial, por lo tanto, las misiones Sentinel y Landsat tienen pixeles de 10 x 10 ó 30 x 30 m pero con más de 4 bandas, denominados sensores multiespectrales.

Existen otros sensores con más de 100 bandas denominados hyperespectrales, pero todavía no existen sensores con resoluciones espaciales de pocos centímetros que tengan muchas bandas de forma gratuita. Esto se puede conseguir con sensores a bordo de drones, aviones o en ciertas misiones espaciales privadas. Todas las anteriores son imágenes pagadas que marcan significativamente la diferencia respecto a cualquier imagen de uso gratuito debido a que la información entregada permite una caracterización de la superficie de precisión y que habilita una toma de decisión informada y con menos riesgo.



Fuente: https://www.cursosteledeteccion.com/las-imagenes-hiperespectrales/

En la actualidad, lo más importante es conocer el requerimiento del cliente, la necesidad espacial y temporal por sobre el índice o la imagen satelital. Si bien es cierto, la palabra satelital es sinónimo de innovación y por ese solo hecho muchos usuarios intentan ingresar esta tecnología a sus procesos de operaciones y tomas de decisiones, el uso de índices relativos con mapas llamativos de colores no es sinónimo de la real potencialidad que se puede obtener de una imagen satelital mediante técnicas de teledetección cuantitativa. La teledetección cuantitativa es la técnica que permite obtener datos calibrados y validados de un indicador biofísico de la superficie generando la diferencia entre un mapa de colores indicativo y una imagen que permite dimensionar de forma geoespacial el verdadero valor del campo.

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