Introducción:
Las imágenes de satélite son una de las herramientas más poderosas e importantes utilizadas por el meteorólogo. Son esencialmente los ojos en el cielo. Estas imágenes tranquilizan a los pronosticadores sobre el comportamiento de la atmósfera, ya que brindan una representación clara, concisa y precisa de cómo se desarrollan los eventos. Pronosticar el clima y realizar investigaciones sería extremadamente difícil sin satélites. Los datos tomados en estaciones de todo el país son limitados en sus representaciones de movimiento atmosférico. Todavía es posible obtener un buen análisis de los datos, pero debido a que las estaciones están separadas por cientos de millas, se pueden perder características significativas. Las imágenes de satélite ayudan a mostrar lo que no se puede medir ni ver. Además, las imágenes de satélite se consideran verdaderas. No hay posibilidad de error.
Las imágenes de satélites brindan una buena representación de lo que está sucediendo en cada punto del mundo, especialmente en los océanos donde se producen grandes lagunas en los datos. Los datos solo se pueden tomar en ciertos puntos del mundo, sin embargo, sin estos datos, el pronóstico sería tan difícil como no tener satélites. Es esencial tener ambos. Tener los dos juntos da una mejor comprensión de cómo se comporta la atmósfera y mejora enormemente la precisión del pronóstico.
Hay dos tipos de satélites que orbitan la Tierra, polar y geoestacionario. Los satélites ambientales geoestacionarios operativos (GOES) permanecen por encima de una ubicación fija en la superficie de la Tierra, aproximadamente a 22.500 km sobre el ecuador. Debido a que los satélites giran con la Tierra, siempre ven la misma porción del globo. Los satélites en órbita polar, en contraste, orbitan a elevaciones mucho más bajas (800-900 km). Su trayectoria es de 2.400 km de ancho centrada en la trayectoria de la órbita. Los satélites polares observan un nuevo camino en cada órbita. Los satélites polares no son tan útiles para los meteorólogos operativos porque no ven continuamente la misma área. Los satélites geoestacionarios permiten a los meteorólogos ver el clima a medida que se desarrolla, ya que ven la misma área de forma continua.
¿A qué se hace referencia cuando se habla de “Percepción remota”?
La teledetección o percepción remota obviamente implica detectar algo desde la distancia. Se entiende generalmente que implica la adquisición de información sobre un objeto o fenómeno en la superficie de la Tierra por medios científicos o dispositivos llamados sensores sin que haya ningún contacto físico entre el objeto y el dispositivo sensor. Esto se hace detectando y registrando la energía reflejada o emitida y procesando, analizando y aplicando esa información.
¿Cuáles son los tipos de imágenes a las que hace referencia la percepción remota?
Existen varios tipos de imágenes a las que hace referencia la percepción remota, a continuación, los mencionaremos:
Una imagen multiespectral consta de unas pocas capas de imagen, cada capa representa una imagen adquirida en una banda de longitud de onda particular. Por ejemplo, el sensor SPOT HRV que funciona en el modo multiespectral detecta radiaciones en tres bandas de longitud de onda: las bandas verdes (500 - 590 nm), rojo (610 - 680 nm) e infrarrojo cercano (790 - 890 nm). Una sola escena multiespectral SPOT consta de tres imágenes de intensidad en las tres bandas de longitud de onda. En este caso, cada píxel de la escena tiene tres valores de intensidad correspondientes a las tres bandas.
Una imagen multiespectral de IKONOS consta de cuatro bandas: azul, verde, rojo e infrarrojo cercano, mientras que una imagen multiespectral de Landsat TM consta de siete bandas: azul, verde, rojo, bandas de infrarrojo cercano, dos bandas SWIR y una banda térmica IR.
Los sensores satelitales más recientes son capaces de adquirir imágenes en muchas más bandas de longitud de onda. Por ejemplo, el sensor MODIS a bordo del satélite TERRA de la NASA consta de 36 bandas espectrales, que cubren las regiones de longitud de onda que van desde el infrarrojo visible, infrarrojo cercano, de onda corta hasta el infrarrojo térmico. Las bandas tienen anchos de banda más estrechos, lo que permite que el sensor capture las características espectrales más finas de los objetivos. El término "superspectral" se ha acuñado para describir tales sensores.
Una imagen hiperespectral consta de aproximadamente cien o más bandas espectrales contiguas. El espectro característico del píxel objetivo se adquiere en una imagen hiperespectral. La información espectral precisa contenida en una imagen hiperespectral permite una mejor caracterización e identificación de objetivos. Las imágenes hiperespectrales tienen aplicaciones potenciales en campos como la agricultura de precisión (por ejemplo, monitoreo de los tipos, salud, estado de humedad y madurez de los cultivos), manejo costero (por ejemplo, monitoreo de fitoplancton, contaminación, cambios de batimetría).
Actualmente, las imágenes hiperespectrales no están disponibles comercialmente en los satélites. Hay sensores de satélite experimentales que adquieren imágenes hiperespectrales para investigación científica (por ejemplo, el sensor Hyperion de la NASA a bordo del satélite EO1, el sensor CHRIS a bordo del satélite PRABO de la ESA).
Las imágenes pancromáticas son producidas por satélites como Landsat, la gama de satélites de Digital Globe y SPOT6 / 7. Dichas imágenes tienen una única banda que "combina" la información de las bandas visibles de azul, verde y rojo. En otras palabras, la banda se forma usando la energía total de la luz en el espectro visible (en lugar de dividirla en diferentes espectros). Representa un único valor de intensidad por píxel que se visualiza comúnmente en una imagen en escala de grises. La información contenida en cada píxel de una imagen pancromática está, por lo tanto, directamente relacionada con la intensidad total de la radiación solar que es reflejada por los objetos en el píxel y es detectada por el sensor de satélite. Debido a la mayor cantidad de radiación solar recolectada por píxel, Los sensores / detectores pancromáticos son capaces de detectar cambios de brillo en extensiones espaciales más pequeñas (es decir, tamaño de píxel) que los detectores multiespectrales.
¿Cuál es la importancia de las imágenes satelitales en el desarrollo de investigaciones ambientales?
Los mapas SIG han ampliado enormemente las oportunidades para la integración de datos de mapas satelitales, análisis, modelado y producción de mapas satelitales para monitoreo y evaluación. A medida que las poblaciones crecen, a medida que los países impulsan sus economías, a medida que cambian los paisajes, los gobiernos han dependido cada vez más de imágenes satelitales actualizadas y otros datos geoespaciales para aplicaciones como planificación, registro de tierras, respuesta a desastres, salud pública, biodiversidad agrícola, conversación y silvicultura
Las imágenes satelitales de alta resolución han facilitado las actividades de investigación científica a escala paisajística y regional. La disponibilidad de imágenes satelitales puede proporcionar resoluciones espaciales de 0.31m o más para el análisis del crecimiento urbano y el desarrollo del transporte para la evaluación y monitoreo. Los sensores multiespectrales pueden proporcionar una mayor resolución espectral que se puede utilizar para analizar aún más la cobertura del suelo y la detección de cambios, y cómo el crecimiento urbano y el desarrollo del transporte asociado afectan estas condiciones.
Fuentes disponibles para la descarga de imágenes satelitales
Natural Earth es un conjunto de datos de mapas de dominio público que se ofrece en escalas de 1: 10m, 1: 50m y 1: 110 millones. Con datos vectoriales y ráster bien integrados, con Natural Earth podrás crear una variedad de mapas bien diseñados con un software GIS o de cartografía.
Natural Earth nació de la colaboración de muchos voluntarios y es apoyada por NACIS (Sociedad de Información Cartográfica de América del Norte) y es gratuita para cualquier tipo de proyecto, además los temas de los datos están disponibles en tres niveles de detalle, que serán cultural, físico y ráster.
La herramienta USGS Earth Explorer da a sus usuarios la posibilidad de consultar, buscar y ordenar imágenes satelitales, fotografías aéreas y productos cartográficos de varias fuentes. Ahora también te da acceso a los productos de datos de tierra MODIS, de las misiones Terra y Aqua de la NASA y productos de datos ASTER de nivel 1 sobre los EE. UU.
Este Geo Portal proporciona datos digitales de elevación SRTM para todo el mundo. Los datos de elevación digital de SRTM, son producidos originalmente por la NASA, han sido un gran avance en la cartografía digital para todo el mundo, además de un avance importante en la accesibilidad de datos de elevación de alta calidad para grandes las grandes zonas de los trópicos y otras áreas del mundo en desarrollo.
Trabajos citados
Cámara Sanchez, A. O. (2005). Universidad Nacional Autónoma de México. Recuperado el 20 de mayo de 2020, de http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/bitstream/handle/132.248.52.100/437/camarasanchez.pdf?sequence=14
Desconocido. (3 de msyo de 2009). Secretaría de Marina. Recuperado el 20 de mayo de 2020, de http://2006-2012.semar.gob.mx/informacion-sector/ciencia/ermexs/temas-de-interes/384-percepcion-remota.html
Desconocido. (s.f.). Centro de Investigación en ciencia de información geoespacial. Recuperado el 20 de mayo de 2020, de https://www.centrogeo.org.mx/investigacion/area-05
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Desconocido. (s.f.). Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Recuperado el 20 de mayo de 2020, de http://www3.inegi.org.mx/contenidos/temas/mapas/imagenes/imgsatelite/metadatos/elem_per_rem.pdf
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