Durante años, el monitoreo del territorio con imágenes satelitales estuvo limitado por el costo de los datos. El programa Copernicus de la Unión Europea, cuyos satélites Sentinel son operados con participación de la Agencia Espacial Europea (ESA), cambió esa situación: sus imágenes Sentinel son de acceso libre y gratuito, con cobertura global y una frecuencia de revisita que permite seguir procesos a lo largo de semanas y meses.
Para un municipio, una ONG o una empresa, esto significa poder vigilar la cobertura vegetal, delimitar áreas quemadas, detectar inundaciones o medir el crecimiento urbano sin comprar imágenes comerciales. Este artículo explica qué ofrece cada misión, cómo obtener los datos y un flujo de trabajo básico para convertirlos en información útil.
Las dos misiones más útiles: Sentinel-2 y Sentinel-1
Sentinel-2: imágenes ópticas multiespectrales
Sentinel-2 es una constelación de satélites que llevan el sensor MSI (MultiSpectral Instrument), con 13 bandas espectrales que van del visible al infrarrojo de onda corta. Sus principales características son:
- Resolución espacial de 10, 20 o 60 metros, según la banda.
- Revisita de 5 días en el ecuador con dos satélites en operación, y más frecuente en latitudes medias por la superposición de órbitas.
- Distribución en teselas de 100 por 100 kilómetros, proyectadas en UTM sobre WGS 84.
Las bandas más usadas en monitoreo territorial son las siguientes:
| Banda | Región del espectro | Resolución | Uso típico |
|---|---|---|---|
| B2 | Azul | 10 m | Composiciones en color natural, agua |
| B3 | Verde | 10 m | Color natural, índices de agua |
| B4 | Rojo | 10 m | Vegetación, suelos, color natural |
| B8 | Infrarrojo cercano | 10 m | Vigor de la vegetación, biomasa |
| B11 y B12 | Infrarrojo de onda corta | 20 m | Humedad, áreas quemadas, suelos |
Sentinel-1: radar que atraviesa las nubes
Sentinel-1 lleva un radar de apertura sintética (SAR) en banda C. Al ser un sensor activo, emite su propia señal y la registra de vuelta, por lo que no depende de la luz solar y funciona con nubosidad. Esto lo hace especialmente valioso en la Amazonía y las tierras bajas durante la temporada de lluvias, cuando es difícil obtener una imagen óptica despejada durante semanas.
La interpretación de radar es diferente a la de una imagen óptica: el valor de cada píxel refleja la rugosidad, la humedad y la geometría de la superficie. El agua tranquila, por ejemplo, aparece muy oscura, lo que facilita delimitar áreas inundadas.
Niveles de procesamiento: L1C y L2A
Los productos de Sentinel-2 se distribuyen en dos niveles principales, y elegir el correcto evita errores de interpretación:
- L1C: reflectancia en el tope de la atmósfera, ortorrectificada. Incluye el efecto de la atmósfera, por lo que no es la mejor opción para comparar fechas.
- L2A: reflectancia de superficie, con corrección atmosférica aplicada. Incluye además una capa de clasificación de escena (SCL) que identifica nubes, sombras, agua y vegetación.
Para análisis multitemporal e índices espectrales, la recomendación general es trabajar con L2A. Tenga en cuenta que los valores de los archivos se almacenan como números enteros escalados; revise los metadatos del producto para aplicar el factor de escala y el desplazamiento radiométrico correspondientes antes de calcular reflectancias.
Dónde obtener los datos
El punto de acceso oficial y gratuito es el Copernicus Data Space Ecosystem, que requiere un registro sin costo. Desde su navegador web se puede buscar por área, fecha y porcentaje de nubosidad, visualizar las escenas y descargarlas. También ofrece interfaces de programación para automatizar búsquedas y procesamiento.
Para el procesamiento local, las herramientas más habituales son QGIS, que permite cargar las bandas, combinarlas y calcular índices con la calculadora ráster, y SNAP, la aplicación de la ESA orientada al procesamiento de datos Sentinel, especialmente útil para radar.
Índices espectrales para monitoreo
Los índices combinan bandas para resaltar un fenómeno concreto. Tres de los más útiles son:
NDVI: estado de la vegetación
El índice de vegetación de diferencia normalizada se calcula como NDVI = (NIR − Rojo) / (NIR + Rojo). En Sentinel-2 corresponde a:
NDVI = (B8 - B4) / (B8 + B4)
Sus valores van de −1 a 1. La vegetación sana y densa presenta valores altos, mientras que el suelo desnudo, las zonas urbanas y el agua muestran valores bajos o negativos. Es útil para seguir cultivos, detectar pérdida de cobertura y comparar el estado de la vegetación entre temporadas.
NBR: áreas quemadas
El índice normalizado de área quemada usa el infrarrojo cercano y el de onda corta: NBR = (B8 − B12) / (B8 + B12). La diferencia entre el NBR anterior y posterior a un incendio (dNBR) permite delimitar la cicatriz y estimar la severidad, algo relevante para la Chiquitanía y otras regiones afectadas por incendios en la temporada seca.
NDWI: cuerpos de agua
En su formulación más usada para agua superficial, NDWI = (B3 − B8) / (B3 + B8). Los valores positivos suelen corresponder a agua, lo que ayuda a seguir lagunas, embalses y cauces.
Un flujo de trabajo básico
- Defina el objetivo y el área: por ejemplo, detectar pérdida de cobertura boscosa en un municipio entre dos años.
- Seleccione fechas comparables: use imágenes de la misma época del año para no confundir cambios estacionales con cambios reales.
- Filtre por nubosidad: busque escenas con baja cobertura de nubes sobre su área, no solo en la tesela completa.
- Descargue productos L2A y recorte las bandas al área de interés.
- Enmascare nubes y sombras usando la capa SCL.
- Calcule el índice para cada fecha y obtenga la diferencia.
- Defina umbrales y valide: contraste los resultados con imágenes de mayor detalle o con verificación en campo.
- Vectorice y reporte: convierta las zonas de cambio en polígonos, calcule superficies en un sistema proyectado y cruce el resultado con límites administrativos o predios.
Limitaciones que conviene conocer
- Resolución: 10 metros es suficiente para cambios de cobertura, pero no para identificar construcciones individuales ni linderos precisos.
- Nubosidad: en tierras bajas durante la temporada de lluvias puede ser necesario recurrir a Sentinel-1 o a composiciones de varias fechas.
- Relieve: en valles profundos y laderas andinas, las sombras topográficas afectan los valores de reflectancia.
- Validación: un índice no es un mapa temático. Los umbrales deben calibrarse para cada zona y verificarse.
Conclusión
Las imágenes Sentinel ofrecen una base sólida y gratuita para monitorear el territorio de forma periódica. Para empezar, basta con definir una pregunta concreta, trabajar con productos L2A, elegir fechas comparables y validar los resultados antes de reportarlos. Combinar Sentinel-2 para el análisis óptico con Sentinel-1 para los periodos nublados permite mantener la continuidad del monitoreo durante todo el año. Si su organización necesita implementar un sistema de monitoreo territorial basado en imágenes satelitales, puede contactarnos.