¿Cómo Escoger la Resolución Adecuada en Imágenes Satelitales para tus Proyectos?
El factor más importante para determinar si una imagen satelital te sirve para tus necesidades es ver si tiene la resolución adecuada. En una fotografía normal, las imágenes de mayor resolución espacial transmiten mejor la realidad. Pero a diferencia de una fotografía, las imágenes de satélite tienen 3 tipos de resolución: temporal, espacial y espectral.
Resolución espacial
Si un satélite tiene una resolución o datos de 30 metros es porque la mayoría de sus bandas capturan píxeles de unos 30 metros de diámetro (esto varía 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 con tres imágenes de diferente resolución para la misma área. Tenga en cuenta 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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Cuanto mayor sea la resolución de la imagen, más caro será capturarla, procesarla y distribuirla. Parte de esto es solo el tamaño de la imagen. Si tenemos un ráster de un área de 100 kilómetros (100.000 metros) a cada lado y contiene solo 1 banda de 8 bits por banda, entonces el tamaño del ráster para cada resolución es:
Resolución de 1 metro | Resolución de 10 metros | Resolución de 30 metros |
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 |
10 Gigabytes | 100 Megabytes | 9 Megabytes |
A medida que aumenta la resolución espacial, el tamaño del ráster aumenta por el aumento de la resolución al cuadrado. Esto hace que la resolución espacial sea crítica para el control, ya que necesitamos suficiente resolución para ver lo que nos interesa sobre el terreno, pero no tanto como para no poder procesar los datos de manera efectiva.
La resolución espacial, o tamaño del pixel, describe el nivel de detalle de cada imagen. Con una resolución de 250 metros, puedes distinguir entre tierra y agua y los patrones a escala de un país, pero no mucho más. A medida que alcances una resolución de 3 metros o menos, podrás empezar a distinguir objetos como autos, edificios o campos deportivos. Con una resolución inferior al metro, puedes empezar a ver detalles como senderos o árboles con mayor claridad.
Como regla general, se necesitan 3 píxeles para identificar claramente un objeto. Por ejemplo, si tienes una imagen con una resolución de 3 metros, podrás identificar cualquier objeto de 9 o más metros.
Es importante obtener el nivel correcto de resolución espacial. Hay cosas que simplemente no se pueden resolver o determinar basándose en imágenes de menor resolución espacial.
Siempre se desea una resolución espacial con detalles más precisos, pero obtener imágenes de mayor calidad requiere dar concesiones en términos de resolución temporal o de costo. La cantidad de detalle necesaria varía mucho del objetivo que se persiga.
Resolución espacial frente a escala
La resolución espacial se refiere a la dimensión del tamaño de 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 más alta sea la resolución de una imagen, menor será el tamaño de píxel y mayor será el detalle. Es lo contrario de la escala. Cuanto más pequeña sea la escala, menor será el detalle. Por ejemplo, una orto imagen mostrada a una escala de 1:2000 presenta más detalles (aparece ampliada) que otra que se muestra con una escala de 1:24.000 (aparece reducida). Sin embargo, si esta misma ortofoto tiene un tamaño de píxel de 5 metros, la resolución sigue siendo la misma independientemente de su escala de visualización, ya que el tamaño de píxel físico (el área cubierta en el suelo y representada por un solo píxel) no cambia.
La escala de la primera imagen siguiente (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 siguiente es inferior que 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 a la que se muestra cada uno es la misma.
La resolución espacial es el tamaño de un píxel, el punto más pequeño visible para el sensor. En realidad, el sensor de un satélite de teledetección percibe una imagen a través de su campo de visión instantáneo elíptico (IFOV) , que luego se procesa en un píxel cuadrado. En función de la distancia al objeto y las capacidades del equipo, la teledetección puede realizarse con una resolución espacial baja, media y alta. Por ejemplo, los drones que vuelan cerca del suelo pueden captar imágenes con una resolución espacial excepcionalmente alta. Los satélites, que están mucho más lejos de la Tierra, pueden tomar imágenes de teledetección de la superficie del planeta en cualquiera de las 3 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 no es más que 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 en día se considera excesivamente baja.
30cm 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), sirven para darse cuenta de la diferencia de resolución espacial. La imagen de 0,4 m/px de Kompsat-3A permite ver claramente edificios, carreteras e incluso coches, pero en la mayoría de los casos hay que pagar por ese nivel de detalle. La calidad de las otras 2 imágenes (30m/px) (10m/px) no es tan nítida, pero estas imágenes satelitales son gratuitas.
Hoy en día se dispone de una enorme cantidad de imágenes de teledetección de resolución espacial media y baja, procedentes, principalmente, de los satélites Sentinel y Landsat. Estos datos, que comprenden 50 años e incluyen diversas bandas espectrales, están a disposición del público de forma gratuita y pueden utilizarse en diversos contextos.
Es fácil conseguir imágenes de teledetección de resolución media y baja gracias a la abundancia de recursos disponibles en línea. El servicio en línea de datos de satélite EOSDA LandViewer, por sí solo, proporciona acceso a ocho conjuntos de datos gratuitos de observación de la Tierra. Estos conjuntos de datos proceden de Sentinel 2, Landsat 8 OLI y TIRS, Landsat ETM+ y MODIS. Mediante el uso de distintas fuentes de datos, los usuarios pueden examinar, analizar y descargar imágenes actualizadas con las siguientes características:
resolución espacial de 10 a 500 m/píxel;
periodo de revisita entre 2 y 16 días;
resolución espectral de 4 a 12 bandas y la opción de crear su propia configuración personalizada de combinaciones de bandas.
datos de muchas bandas espectrales disponibles para análisis.
La abundancia de información que puede obtenerse 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 se puede conocer información sobre una amplia gama de objetos y sus propiedades que, de otro modo, serían inaccesibles.
Perspectiva Histórica
Nuestra actual riqueza en imágenes de teledetección de estas categorías es el resultado directo del proyecto Landsat, que comenzó hace más de medio siglo. Visualizando y analizando imágenes satelitales desde 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 de estas imágenes, sólo se pueden distinguir objetos grandes como puentes, canales o trazados urbanos. Incluso el Coliseo, cuyas dimensiones no son nada desdeñables, parecerá un punto.
Área De Cobertura Reducida
Cuanta más calidad tenga una imagen, menos superficie cubrirá. De ahí que cuando las imágenes son 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 se alejan a menudo de una trayectoria predeterminada, esto resulta crucial.
Usos De Alta Resolución
Las imágenes de teledetección de alta calidad, con una resolución espacial de 1 a 5 metros por píxel, así como de menos de 1 metro por píxel, lo que significa muy alta resolución espacial, resultan útiles en áreas donde se necesita el máximo detalle para zonas relativamente pequeñas, como:
detección de enfermedades o plagas en los cultivos en la agricultura de precisión;
identificación de procesos erosivos del suelo;
detección de los bordes de los campos y cartografía de estos;
observación y gestión del ganado;
detección de la deforestación y gestión forestal;
detección y mitigación de anomalías locales;
modelado de ciudades en 3D.
Imagen de alta resolución espacial (0,5 m/píxel) en la que se puede distinguir cada árbol de forma individual.
Usos De Resolución Media
Las imágenes de resolución media (5-30 metros por píxel) pueden utilizarse para tareas que no requieren una precisión extrema pero sí una amplia cobertura. Los siguientes son algunos ejemplos:
monitorización de la salud y el crecimiento de los cultivos;
monitorización del contenido de humedad y nutrientes;
monitorización de la densidad de la vegetación;
detección de plagas y enfermedades;
estimación de la pérdida de biodiversidad en terrenos forestales;
identificación de anomalías naturales a gran escala;
monitorización de las masas de agua;
análisis de la expansión urbana.
Usos De Baja Resolución
A pesar de su falta de precisión, la teledetección de baja resolución espacial (30-250 metros por píxel) capta una amplia zona y añade información mediante el muestreo de niveles espectrales que otros métodos no alcanzan. Entre sus áreas de aplicación están incluidas:
modelización del crecimiento de los cultivos;
predicción del rendimiento;
cartografía de tendencias;
detección de anomalías a gran escala;
monitorización de los cambios en las infraestructuras a gran escala.
Imagen de baja resolución (30 m/píxel) de Landsat 8 OLI y TIRS, que muestra las características generales del paisaje de una vasta zona.
Así pues, seleccionando la resolución espacial más adecuada para cada tarea, podrá realizarla de forma más eficaz y asequible.
Resolución temporal
El primer concepto es la resolución temporal o "revisita". Es el tiempo que se demora el satélite en volver a pasar sobre un mismo lugar. Es lo primero que debes tener en cuenta al momento de evaluar un proyecto. Es decir, para saber si una plataforma satelital te sirve lo primero es conocer la velocidad de cambio del fenómeno que quieres analizar y si es posible medirla con el tiempo de revisita del satélite.
Resolución temporal baja
Un satélite de menor resolución temporal puede volver a visitar la misma zona varias veces al mes. Pero ten en cuenta que algunas de estas visitas, como los días 5, 10 y 25, podrían estar nublados, por lo que sus datos no te serán útiles.
Resolución temporal alta
Un satélite de mayor resolución temporal puede volver a visitar la misma zona casi todos los días. Incluso si hay días nublados o días en los que el satélite solo pudo capturar una parte del área de interés, aún se obtiene mucha más información útil para procesar. Esto puede ser útil si estás intentando supervisar los cambios de un cultivo, el riego o realizar un seguimiento de los eventos de corta duración.
A menudo es fácil olvidar que los tramos representan una instantánea en el tiempo para nuestra Tierra. Tan pronto como se capturan los datos ráster, la Tierra continúa cambiando. Esto significa que el ráster realmente solo representa un corto espacio de tiempo. Además, para algunos rásteres, como LandSat, obtenemos instantáneas dos veces al mes, mientras que las de MODIS son dos veces al día. Estas son las resoluciones temporales para los datos de teledetección, pero cualquier capa ráster tendrá un período de tiempo para el que es válida.
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Resolución espectral
Ya hemos mencionado cómo los rásteres pueden tener diferentes números de bandas. Las fotos en blanco y negro contienen 1 banda, mientras que las imágenes RGB contienen 3 y LandSat contiene 7. Cada banda representa un rango de valores espectrales del espectro eletromagético. El rango del espectro que captura cada banda y el número de bandas es la "resolución espectral".
Radiométrico
La última resolución que tenemos es el número de bits para cada banda del ráster. Los 8 bits solían ser muy típicos, 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, por lo que verá datos de detección remota de 16 bits. Los DEM siempre se han distribuido como enteros de 16 bits porque el Monte Everest tiene 29.029 pies de altura (8.848 metros), por lo que necesitamos un valor de 16 bits (de -32.767 a +32.767) para capturar la gama completa de elevaciones en la Tierra.
Poniéndolos todos juntos
La selección de la resolución correcta para los rásteres puede determinar si puede completar la tarea que tiene por delante, por lo que es importante realizar un seguimiento de las resoluciones. La siguiente imagen puede ayudarte a recordar las cuatro resoluciones diferentes.
Mientras que la resolución espacial determina qué tan detallada es la imagen, la resolución espectral determina qué información se incluye en la imagen.
Diferentes partes del espectro electromagnético pueden revelar información oculta que no es visible para el ojo humano. Por lo tanto, tener una gran resolución espectral te permite descubrir más de esa información oculta.
El tipo más básico de resolución espectral es el blanco o negro o pancromático. Esto nos permite ver un marcado contraste en la parte de luz visible del espectro. Más allá, tenemos colores que van desde la parte roja, verde y azul del espectro.
Luego encontramos las imágenes multiespectrales. Estas cubren el espectro visible y partes del infrarrojo pero en rangos específicos llamadas bandas. Finalmente están las imágenes hiperespectrales que cubren el espectro visible y todos los rangos del infrarrojo.
Al cubrir una mayor parte del espectro electromagnético y aumentar la resolución espectral, podemos hacer una mayor cantidad de análisis. Por ejemplo, al comparar la cantidad de luz roja e infrarroja, puedes hacerte una idea de la salud de los cultivos. Del mismo modo, puedes determinar el contenido de agua en el suelo mediante comparaciones de diferentes bandas.
Cuantas más bandas espectrales tenga las imágenes satelitales, con mayor precisión podrás identificar la firma espectral individual de un objeto.
Referencias
Alvaro Valenzuela, Karin Reinke, Simon Jones. A new metric for the assessment of spatial resolution in satellite imagers, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Volume 114, 2022, ISSN 1569-8432. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.103051↑
Charles Toth, Grzegorz Jóźków. Remote sensing platforms and sensors: A survey. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 115, 2016, Pages 22-36, ISSN 0924-2716. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.004↑
Suwanprasit, Chanida & Srichai, Naiyana. (2012). Impacts of spatial resolution on land cover classification. Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network. 33. 39. 10.7125/APAN.33.4.↑
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