Desde hace ya años, las imágenes de satélite son ampliamente utilizadas en distintos sectores y para diferentes tareas. No obstante, hay que tener en cuenta que no todas las imágenes son iguales. Existen imágenes visibles a simple vista o infrarrojas, entre otras. El tipo depende de los canales utilizados para tomar estas imágenes.
Dentro de los satélites, uno de los más usados son los Landsat. Landsat-8 posee hasta 9 bandas espectrales en su sensor OLI y recoge 2 longitudes infrarrojas con su sensor TIRS. En función de las combinaciones de bandas usadas por Landsat-8 para tomar la imagen, obtendremos una imagen en bruto con distintas características base.
Obtención de imágenes
Una vez se conocen los tipos de imágenes existentes, es hora de buscar la imagen que mejor satisfaga nuestras necesidades. Existen muchas fuentes diferentes donde adquirir estas imágenes, gratuitas y de pago, con baja resolución y alta resolución y otra serie de características.
Si lo que se busca es una imagen de baja resolución (10-60 m/px) para una visión general del terreno o documentar eventos como deforestación, inundaciones o vertidos de petróleo, existen 2 conjuntos de datos gratuitos que cuentan con mucha información: Sentinel 2A/B y Landsat 1-8. En el caso del segundo, sus imágenes históricas se remontan hasta 1972, por lo que es ideal para ver grandes cambios a lo largo del tiempo. Hay que tener en cuenta que estas imágenes en bruto requieren de un programa capaz de abrirlas y trabajar con ellas.
En el caso de las imágenes de alta resolución, dada su mayor calidad de imagen, permite obtener mucha más información de ellas, como tipos de vehículos, grupos/filas de personas o detalles en edificios, aviones o barcos. Por norma general, las imágenes de alta resolución son de pago, especialmente si se trata de imágenes tomadas recientemente. Existen algunas empresas que venden estas imágenes y a las cuáles se les puede hacer pedidos personalizados; sin embargo, la opción más rápida suele ser comprar dichas imágenes dentro de herramientas de visualización y procesamiento.
Es el caso, por ejemplo, de EOS LandViewer. Las imágenes del catálogo de LandViewer tienen una resolución de hasta 0,4 m/px con un área de cobertura mundial. Una característica muy útil es la de establecer áreas de interés, de modo que puede ahorrar tiempo en la búsqueda de imágenes compatibles. Gracias a las combinaciones de bandas disponibles, los usuarios pueden realizar análisis completos que revelan todos los datos existentes, incluso aquellos no visibles a simple vista. Y, además, esta herramienta cuenta con otras funciones como análisis de series temporales o animaciones de lapso de tiempo. Para obtener más información sobre LandViewer, puede leer más aquí.
Imágenes de satélite en falso color
Se consideran imágenes en falso color a aquellas que se utilizan para revelar o hacer visibles ciertas características de una imagen a través de distintos colores o esquemas. Hay que entender que una fotografía común y una imagen de satélite funcionan de manera muy diferente. Mientras que las primeras se hacen cuando la luz enfoca el objeto y se captura su superficie visible, las imágenes de satélite se capturan combinando mediciones de varias longitudes de onda que pueden o no ser visibles para el ojo humano.
Las imágenes de satélite se componen de múltiples canales individuales de datos correspondientes a diversas longitudes de onda; mientras que las de color natural se apoyan principalmente en las bandas RGB (rojo, verde y azul), las imágenes en falso color sustituyen al menos una de esas bandas por otra no visible por el ojo humano o por otro tipo de datos. Aunque esa banda sea no visible, la imagen sigue estando representada por las bandas RGB, por lo que los colores de la imagen final pueden no ser los que estamos acostumbrados a ver (por ejemplo, la hierba de color verde).
Por ejemplo, una imagen en falso color con las bandas roja, verde e infrarroja cercana (NIR) dará a la vegetación un color rojo distintivo del resto de elementos y permite distinguir mejor el agua clara respecto del agua turbia. Por su parte, una imagen que combina el infrarrojo cercano, el rojo y el infrarrojo de onda corta (SWIR) mostrará la vegetación en verde, los incendios activos en rojo, el humo en azul claro y el suelo desnudo en tonos violeta o magenta.
Penetración atmosférica
Uno de los problemas a los que se enfrentan habitualmente los satélites es a la nubosidad, que limita su capacidad para recopilar datos. Afortunadamente, algunas de las bandas no visibles pueden penetrar a través de las nubes para seguir aportando datos. La banda del infrarrojo cercano, roja pero invisible, puede sortear la nubosidad y mostrar el contenido de biomasa y las líneas costeras. Las bandas del infrarrojo cercano SWIR1 y SWIR 2 tienen una penetración limitada, pero ofrecen un buen contraste entre distintos tipos de vegetación y sirven para medir el contenido de humedad del suelo y diferenciar en las imágenes las nubes de la nieve. Además de usarse de forma individual, se pueden combinar estas 3 bandas al mismo tiempo, aportando una gran calidad. Cada banda desempeña un papel único al mostrar diferentes características. El agua mitiga las longitudes de onda del NIR y SWIR1, dando lugar a orillas bien definidas, líneas de costa y fuentes de agua resaltadas en la imagen. La vegetación tendrá tonos azules, mientras que el entorno urbano será blanco, gris o púrpura.