The most important factor in determining if a satellite image meets your needs is to see if it has the right resolution. In a regular
En la fotografía, las imágenes con mayor resolución espacial proporcionan una representación más precisa de la realidad. Sin embargo, a diferencia de una fotografía, las imágenes satelitales tienen tres tipos de resolución: temporal, espacial y espectral.
Resolución espacial
Si un satélite tiene una resolución o datos de 30 metros, significa que la mayoría de sus bandas capturan píxeles con un diámetro de unos 30 metros (esto puede variar con la latitud). En otras palabras, un píxel de 30 metros representa un área en el suelo de 30 metros de ancho.
A continuación se muestra una tabla que muestra tres imágenes con diferentes resoluciones para la misma área. Observe que la imagen de la derecha captura menos detalles que la de la izquierda.
1 Meter Resolution |
10 Meter Resolution |
30 Meter Resolution |
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1 Meter Resolution
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10 Meter Resolution
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30 Meter Resolution
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Cuanto mayor sea la resolución de la imagen, más costosa será su captura, procesamiento y distribución. Parte de esto se debe simplemente al tamaño de la imagen. Si tenemos un ráster de un área de 100 kilómetros (100.000 metros) de cada lado y contiene solo una banda con 8 bits por banda, entonces el tamaño del ráster para cada resolución es:
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1 Meter Resolution |
10 Meter Resolution |
30 Meter Resolution |
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100,000 x 100,000 = 10,000,000,000 |
10,000 x 10,000 = 100,000,000 |
3,000 x 3,000 = 9,000,000 |
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10 Gigabytes |
100 Megabytes |
9 Megabytes |
A medida que aumenta la resolución espacial, el tamaño del ráster aumenta al cuadrado de la resolución. Esto hace que la resolución espacial sea fundamental para el monitoreo, ya que necesitamos suficiente resolución para ver lo que nos interesa en el terreno, pero no tanta como para que no podamos procesar los datos de manera efectiva.
La resolución espacial, o tamaño de píxel, describe el nivel de detalle en cada imagen. Con una resolución de 250 metros, puede distinguir entre tierra y agua y observar patrones a escala de país, pero no mucho más. A medida que alcanza una resolución de 3 metros o menos, puede comenzar a distinguir objetos como automóviles, edificios o campos deportivos. Con una resolución inferior a un metro, puede comenzar a ver detalles como senderos o árboles individuales con mayor claridad.
Resolución espacial de algunas plataformas satelitales
Como regla general, se necesitan 3 píxeles para identificar claramente un objeto. Por ejemplo, si tiene una imagen con una resolución de 3 metros, podrá identificar cualquier objeto que tenga 9 metros o más.
Es importante obtener el nivel correcto de resolución espacial. Simplemente hay cosas que no se pueden resolver o determinar en base a imágenes de menor resolución espacial.
Siempre es deseable una resolución espacial más alta para obtener detalles más precisos, pero obtener imágenes de mayor calidad requiere concesiones en términos de resolución temporal o costo. La cantidad de detalle necesario varía mucho según el objetivo.
Resolución espacial vs. Escala
La resolución espacial se refiere a la dimensión del tamaño del píxel que representa el área cubierta en el suelo. Por ejemplo, si el área cubierta por un píxel es de 5 x 5 metros, la resolución es de 5 metros. Cuanto mayor sea la resolución de la imagen, menor será el tamaño del píxel y mayor será el detalle. Esto es lo opuesto a la escala. Cuanto menor sea la escala, menor será el detalle. Por ejemplo, una ortofotografía mostrada a una escala de 1:2000 muestra más detalles (aparece ampliada) que una mostrada a una escala de 1:24.000 (aparece reducida). Sin embargo, si esta misma ortofotografía tiene un tamaño de píxel de 5 metros, la resolución permanece invariable independientemente de su escala de visualización, ya que el tamaño físico del píxel (el área del suelo representada por un solo píxel) no cambia.
La escala de la primera imagen que aparece a continuación (1:50.000) es menor que la escala de la segunda imagen (1:2500); sin embargo, la resolución espacial (tamaño de celda) de los datos es la misma.
La resolución espacial de los datos utilizados en la primera imagen que aparece a continuación es inferior a la resolución espacial de los datos utilizados en la segunda imagen. Esto significa que el tamaño de píxel de los datos de la primera imagen es mayor que el de los datos de la segunda imagen; sin embargo, la escala en la que se muestra cada uno es la misma.
La resolución espacial es el tamaño de un píxel, el punto visible más pequeño para el sensor. En realidad, un sensor de satélite de teledetección percibe una imagen a través de su campo de visión elíptico instantáneo (IFOV), que luego se procesa en un píxel cuadrado. Dependiendo de la distancia al objeto y de las capacidades del equipo, la teledetección se puede realizar con una resolución espacial baja, media o alta. Por ejemplo, los drones que vuelan cerca del suelo pueden capturar imágenes con una resolución espacial excepcionalmente alta. Los satélites, que están mucho más lejos de la Tierra, pueden capturar imágenes de teledetección de la superficie del planeta en cualquiera de las tres resoluciones, dependiendo del sensor. Teniendo en cuenta que la tecnología de teledetección está en constante desarrollo, la clasificación en resolución espacial baja, media y alta es simplemente un punto de referencia. En la década de 1980, una resolución espacial de 60 metros por píxel en el satélite Landsat de la NASA se consideraba relativamente alta, pero hoy se considera excesivamente baja.
30 cm es la mejor opción de resolución espacial posible para la teledetección en satélites comerciales.
Ejemplos reales de resolución espacial en teledetección, estas tres imágenes satelitales del barrio de Jangokh en Tashkent (Uzbekistán), muestran la diferencia en la resolución espacial. La imagen de 0,4 m/px del Kompsat-3A muestra claramente edificios, carreteras e incluso automóviles, pero en la mayoría de los casos, ese nivel de detalle requiere un pago. La calidad de las otras dos imágenes (30 m/px y 10 m/px) no es tan nítida, pero estas imágenes satelitales son gratuitas.
En la actualidad, se dispone de una gran cantidad de imágenes de teledetección de resolución espacial media y baja, principalmente de los satélites Sentinel y Landsat. Estos datos, que abarcan 50 años e incluyen varias bandas espectrales, están disponibles para el público de forma gratuita y se pueden utilizar en diferentes contextos.
Es fácil obtener imágenes de teledetección de resolución media y baja gracias a la abundancia de recursos disponibles en línea. El servicio en línea de datos satelitales LandViewer de EOSDA proporciona acceso a ocho conjuntos de datos de observación de la Tierra gratuitos. Estos conjuntos de datos provienen de Sentinel 2, Landsat 8 OLI y TIRS, Landsat ETM+ y MODIS. Al utilizar diferentes fuentes de datos, los usuarios pueden examinar, analizar y descargar imágenes actualizadas con las siguientes características:
- Resolución espacial de 10 a 500 m/píxel;
- Período de revisión de entre 2 y 16 días;
- Resolución espectral de 4 a 12 bandas con la opción de crear combinaciones de bandas personalizadas.
La abundancia de información disponible de las numerosas bandas espectrales y sus combinaciones hace que estas imágenes sean increíblemente útiles a pesar de su aparente falta de detalle. Con estos datos de teledetección, puede obtener información sobre una amplia gama de objetos y sus propiedades que de otro modo serían inaccesibles.
Perspectiva histórica
Nuestra riqueza actual de imágenes de teledetección en estas categorías es el resultado directo del proyecto Landsat, que comenzó hace más de medio siglo. Al visualizar y analizar imágenes satelitales de 1982 en EOSDA LandViewer, puede obtener información valiosa sobre la evolución de sus objetos de estudio a lo largo del tiempo.
Bajo nivel de detalle
Debido a la falta de detalle en estas imágenes, solo se pueden distinguir objetos grandes como puentes, canales o trazados urbanos. Incluso el Coliseo, cuyas dimensiones son considerables, aparecerá como un punto.
Área de cobertura reducida
Cuanto mayor sea la calidad de una imagen, menor será la superficie que cubra. Por eso, las imágenes de alta calidad son ideales para la observación y la investigación específicas.
Menor disponibilidad
Las nubes pueden dificultar la obtención de datos de los satélites. Pero en la teledetección de alta resolución, cuando los satélites a menudo se desvían de una ruta predeterminada, esto se vuelve crucial.
Usos de la alta resolución
Las imágenes de teledetección de alta calidad, con una resolución espacial de 1 a 5 metros por píxel y menos de 1 metro por píxel (resolución espacial muy alta), son útiles en áreas donde se necesita el máximo detalle para áreas relativamente pequeñas, como:
- Detección de enfermedades o plagas en cultivos en agricultura de precisión;
- Identificación de procesos de erosión del suelo;
- Detección de límites de campos y su mapeo;
- Observación y manejo de ganado;
- Detección de deforestación y manejo forestal;
- Detección y mitigación de anomalías locales;
- Modelado de ciudades en 3D.
Usos de la resolución media
Las imágenes de resolución media (5-30 metros por píxel) se pueden utilizar para tareas que no requieren una precisión extrema pero sí una cobertura amplia. Algunos ejemplos son:
- Seguimiento de la salud y el crecimiento de los cultivos;
- Seguimiento del contenido de humedad y nutrientes;
- Seguimiento de la densidad de la vegetación;
- Detección de plagas y enfermedades;
- Estimación de la pérdida de biodiversidad en zonas forestales;
- Identificación de anomalías naturales a gran escala;
- Seguimiento de masas de agua;
- Análisis de la expansión urbana.
Usos de la baja resolución
A pesar de su falta de precisión, la teledetección de baja resolución espacial (30-250 metros por píxel) captura un área amplia y agrega información mediante el muestreo de niveles espectrales que otros métodos no alcanzan. Algunas de sus áreas de aplicación incluyen:
- Modelado del crecimiento de cultivos;
- Predicción de rendimiento;
- Mapeo de tendencias;
- Detección de anomalías a gran escala;
- Monitoreo de cambios de infraestructura a gran escala.
Imagen de baja resolución (30 m/píxel) de Landsat 8 OLI y TIRS, que muestra características generales del paisaje de un área extensa.
De esta manera, al seleccionar la resolución espacial más adecuada para cada tarea, puede realizarla de manera más eficiente y rentable.
Resolución temporal
El primer concepto es la resolución temporal o “revisita”. Es el tiempo que tarda el satélite en volver a pasar por la misma ubicación. Esto es lo primero que debes tener en cuenta al evaluar un proyecto. En otras palabras, para saber si una plataforma satelital sirve para tu propósito, primero debes entender la tasa de cambio del fenómeno que quieres analizar y si se puede medir con el tiempo de revisita del satélite.
Baja resolución temporal
Un satélite con menor resolución temporal puede revisitar la misma área varias veces al mes. Sin embargo, ten en cuenta que algunas de estas visitas, como las de los días 5, 10 y 25, pueden estar nubladas, lo que hace que los datos no se puedan utilizar.
Alta resolución temporal
Un satélite con una resolución temporal más alta puede volver a visitar la misma zona casi todos los días. Incluso si hay días nublados o días en los que el satélite solo puede capturar una parte del área de interés, se obtiene mucha más información útil para su procesamiento. Esto puede resultar útil si se intenta monitorear cambios en los cultivos, el riego o realizar un seguimiento de eventos de corta duración.
A menudo es fácil olvidar que las imágenes raster representan una instantánea en el tiempo de nuestra Tierra. Tan pronto como se capturan los datos raster, la Tierra continúa cambiando. Esto significa que el raster solo representa un corto período de tiempo. Además, para algunos rásteres, como Landsat, obtenemos instantáneas dos veces al mes, mientras que MODIS las captura dos veces al día. Estas son las resoluciones temporales para los datos de teledetección, pero cualquier capa raster tendrá un período de tiempo específico para el cual es válida.
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Mount St. Helens before the eruption. |
Mount St. Helens after the eruption. |
Resolución espectral
Ya hemos mencionado que los rásteres pueden tener diferentes cantidades de bandas. Las fotografías en blanco y negro contienen una banda, mientras que las imágenes RGB contienen tres y las Landsat contienen siete. Cada banda representa un rango de valores espectrales del espectro electromagnético. El rango del espectro capturado por cada banda y la cantidad de bandas se denomina «resolución espectral».
Resolución radiométrica
El último tipo de resolución es la cantidad de bits para cada banda ráster. Los datos de 8 bits solían ser muy comunes, pero solo permiten valores de 0 a 255, o 256 valores en total. Algunos de los satélites más nuevos pueden producir más de 256 niveles de intensidad para cada banda en un píxel, lo que da como resultado datos de teledetección de 16 bits. Los DEM siempre se han distribuido como números enteros de 16 bits porque el Monte Everest tiene una altura de 29.029 pies (8.848 metros), por lo que se necesita un valor de 16 bits (de -32.767 a +32.767) para capturar el rango completo de elevaciones en la Tierra.
Uniendo todo
La elección de la resolución correcta para los rásteres puede determinar si puede completar con éxito la tarea en cuestión, por lo que es esencial considerar cuidadosamente cada tipo de resolución. La siguiente imagen puede ayudarlo a recordar los cuatro tipos diferentes de resolución.
Mientras que la resolución espacial determina el nivel de detalle de una imagen, la resolución espectral determina qué información se incluye en la imagen.
Las distintas partes del espectro electromagnético pueden revelar información oculta que no es visible para el ojo humano. Por lo tanto, tener una resolución espectral alta le permite descubrir más de esta información oculta.
El tipo más básico de resolución espectral es el blanco y negro o pancromático. Esto nos permite ver un marcado contraste dentro del espectro de luz visible. Más allá de eso, tenemos colores que van desde las partes roja, verde y azul del espectro.
A continuación, tenemos imágenes multiespectrales. Estas cubren el espectro visible y partes del infrarrojo en rangos específicos llamados bandas. Finalmente, hay imágenes hiperespectrales que cubren el espectro visible y todos los rangos del infrarrojo.
Al cubrir una porción más grande del espectro electromagnético y aumentar la resolución espectral, podemos realizar una mayor variedad de análisis. Por ejemplo, al comparar la cantidad de luz roja e infrarroja, se puede evaluar la salud de los cultivos. De manera similar, se puede determinar el contenido de humedad del suelo comparando diferentes bandas.
Cuantas más bandas espectrales tengan las imágenes satelitales, con mayor precisión se puede identificar la firma espectral única de un objeto.
Referencias
Alvaro Valenzuela, Karin Reinke, Simon Jones. Una nueva métrica para la evaluación de la resolución espacial en los generadores de imágenes satelitales, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Volumen 114, 2022, ISSN 1569-8432.
Charles Toth, Grzegorz Jóźków. Plataformas y sensores de teledetección: un estudio. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, volumen 115, 2016, páginas 22-36, ISSN 0924-2716. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.004↑
Suwanprasit, Chanida y Srichai, Naiyana (2012). Impactos de la resolución espacial en la clasificación de la cobertura terrestre. Actas de la Red Avanzada de Asia y el Pacífico. 33. 39. 10.7125/APAN.33.4.↑
