Fundamentos de Teledetección y Aplicaciones de Imágenes Satelitales en Agricultura

Introducción a la Teledetección

La teledetección se define como el conjunto de datos que comprenden la adquisición de información (imágenes) en diferentes partes del espectro mediante sensores instalados en satélites, aviones, avionetas o drones. Su procesamiento permite detectar, identificar, analizar y clasificar las cubiertas y otros fenómenos que ocurren en la superficie terrestre y en la atmósfera.

El Proceso de Iluminación y Captura

El Sol actúa como fuente de iluminación, emitiendo radiación incidente que atraviesa la atmósfera. Una parte de esta radiación es absorbida y otra es reflejada; dicha radiación incluye tanto la luz visible (del violeta al rojo) como la infrarroja.

El sensor digital multiespectral registra la radiación reflejada y genera matrices numéricas de píxeles que corresponden a las bandas azul, verde, rojo e infrarrojo próximo (NIR). Posteriormente, el satélite envía los datos a una antena terrestre que procesa y distribuye las imágenes a los usuarios para su aplicación en mapas de cultivos e índices de vegetación.

Resoluciones de las Imágenes Satelitales

Las imágenes satelitales son multiespectrales porque se adquieren línea a línea a medida que el satélite avanza, dividiendo la información en capas o bandas numéricas. Su calidad depende de cuatro resoluciones fundamentales:

• Resolución Espectral: Es el número de bandas espectrales que un sensor puede registrar.
• Resolución Espacial: Se refiere al tamaño del objeto más pequeño que se puede distinguir en la imagen. Equivale al tamaño del píxel; a menor tamaño de píxel, mayor es el detalle del terreno. Depende de la altura de vuelo y la calidad del zoom.
• Resolución Temporal: Es el tiempo que tarda un satélite en volver a tomar una imagen del mismo punto de la superficie terrestre (frecuencia de paso).
• Resolución Radiométrica: Representa la capacidad del sensor para distinguir variaciones en la escala de grises (intensidad de la luz reflejada) y se mide en bits.

Energía y Espectro Electromagnético

La Energía Electromagnética (EE) es energía propagada a través del espacio a la velocidad de la luz según un modelo armónico ondulatorio (ondas que ocurren a igual intervalo de tiempo), con un componente magnético y otro eléctrico. El patrón de ondas se caracteriza por su velocidad, longitud de onda y frecuencia.

La EE se compone de un flujo de partículas llamadas fotones que transportan energía. Estos no tienen peso ni masa y son los responsables de transportar la energía en forma de ondas electromagnéticas. Existe una relación inversa: a mayor frecuencia, menor longitud de onda y mayor energía.

Conceptos Clave del Espectro

• Espectro electromagnético: Es el rango de todas las longitudes de onda posibles de la energía electromagnética.
• Ventanas atmosféricas: Son los rangos de longitud de onda en los que la atmósfera terrestre es relativamente transparente, permitiendo el paso de la radiación sin que sea absorbida o dispersada significativamente. Las principales son: espectro visible, infrarrojo reflejado, infrarrojo térmico y microondas.

Radiancia vs. Reflectancia

Es fundamental distinguir entre lo que el sensor mide y el estado real del objeto:

• Radiancia Espectral (lo que ve el sensor): Es el flujo de radiación reflejada por la superficie que llega al sensor dentro de un ángulo sólido específico. El satélite mide la energía física real, la cual cambia constantemente según la hora del día, dificultando la comparación entre cultivos.
• Reflectancia Espectral (la firma del cultivo): Es el valor normalizado que muestra el estado real del cultivo, independientemente de la luz solar presente. Es la magnitud con la que realmente se trabaja al descargar imágenes, ya que elimina el efecto de la luz solar, ofreciendo una curva estable.

Dispersión Atmosférica y Efecto Rayleigh

La dispersión ocurre cuando la radiación solar interactúa con las partículas y moléculas de gas de la atmósfera. Las longitudes de onda más cortas se dispersan mucho más, desviando la luz hacia el sensor antes de que toque el suelo. Esto genera un valor registrado contaminado. Por ello, se distingue entre imágenes ToA (Top of Atmosphere, sin corregir) y BoA (Bottom of Atmosphere, corregidas).

Regiones del Espectro y Formación de Color

Región Visible

Es la región donde es sensible el ojo humano y coincide con las longitudes de onda donde la radiación solar es máxima. La luz blanca se descompone mediante un prisma en colores aditivos primarios (azul, verde y rojo).

• Imagen pancromática: Si la luz blanca se registra en un sensor sin separar los colores, la información se guarda como una única banda en blanco y negro.
• Proceso aditivo: Adición de luz emitida (Rojo, Verde, Azul - RGB) utilizada en monitores.
• Proceso sustractivo: Mezcla de tintas de colores secundarios (Cian, Magenta, Amarillo) utilizada en impresoras (se añade negro para optimizar el uso de tinta).
• Imagen en color real: Consiste en asociar cada banda captada por el satélite al color del monitor que le corresponde por naturaleza.

Infrarrojo y Microondas

• Infrarrojo (IR): Región extensa subdividida en IR reflejado (0.7-3 µm), importante en el IR próximo para distinguir especies vegetales, e IR térmico (3-15 µm), que corresponde a la energía emitida por la Tierra tras su calentamiento.
• Imagen en falso color: Para visualizar el IR, se sacrifica una banda visible (ej. Rojo=IR, Verde=Rojo, Azul=Verde), donde la vegetación sana aparece en color rojo.
• Microondas (Radar): (0.1-30 cm) Tienen la capacidad de penetrar nubes, vapor de agua y los primeros centímetros del suelo. Requieren fuentes de energía artificial.

Firmas Espectrales de las Cubiertas

Las curvas espectrales o firmas permiten identificar materiales:

• Suelo: Presenta una curva ascendente continua; su reflectancia aumenta con la sequedad y disminuye con la humedad, la materia orgánica (MO) y la rugosidad. Los suelos arcillosos tienen menor reflectividad que los arenosos debido a moléculas de agua atrapadas en su estructura.
• Agua: En el visible tiene baja reflectancia (principalmente en azul y verde), pero en el infrarrojo cercano (NIR) absorbe toda la radiación.
• Vegetación: En el visible, la clorofila absorbe el azul y el rojo para la fotosíntesis y refleja el verde. En el NIR, ocurre un gran salto de reflectancia controlado por la estructura celular del mesófilo.

Estas firmas se obtienen mediante espectrorradiómetros (sensores hiperespectrales) o cámaras multiespectrales.

Índices de Vegetación

Un índice de vegetación es un valor matemático obtenido de imágenes multiespectrales para evaluar la salud y el vigor de las plantas.

NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)

Es el más utilizado y se calcula como: (NIR - Rojo) / (NIR + Rojo). Sus valores oscilan entre -1 y +1:

• 0.8 a 1: Vegetación muy vigorosa (cultivos extensivos).
• 0.2 a 0.6: Mezcla de suelo y vegetación.
• -1 a 0.2: Agua, nubes o suelo desnudo.

El NDVI está correlacionado con el contenido de clorofila y el Índice de Área Foliar (LAI). Sin embargo, presenta problemas de saturación cuando la vegetación es muy densa.

Otros Índices Especializados

• NDRE (Red Edge): (NIR - RE) / (NIR + RE). Utiliza la banda del "borde del rojo" (690-705 nm) para detectar estrés hídrico o clorosis antes que el NDVI.
• GCI (Índice de Clorofila Verde): (NIR / Verde) - 1. Estima el contenido total de clorofila.
• NDMI (Índice de Humedad): (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR). Utiliza el infrarrojo de onda corta para detectar cambios en el contenido de agua de las hojas.

Interpretación y Clasificación de Imágenes

Fases de la Interpretación Visual

Incluye la detección de diferentes respuestas espectrales (tonos o colores) para delinear unidades y asignar clases.

Clasificación Asistida por Ordenador

Se basa en el análisis numérico de los píxeles en un espacio espectral. Existen dos tipos principales:

1. Clasificación Supervisada

El operador proporciona áreas de entrenamiento (muestras estadísticas). Los pasos incluyen:

• Definición de áreas de entrenamiento (manual o mediante algoritmos de región incremental).
• Determinación del espacio espectral.
• Extracción de firmas y asignación de píxeles mediante métodos como:
  • Mínima distancia: Clasifica según la cercanía a la media de la clase.
  • Modelo de Mezclas Gaussianas (GMM): Utiliza cálculos probabilísticos asumiendo una distribución normal (campana de Gauss).

2. Clasificación No Supervisada

El programa distingue patrones automáticamente según el número de clases indicado por el operador, quien luego debe identificar qué representa cada clase en el campo.

Evaluación de la Fiabilidad

Una vez obtenido el mapa, se calcula la precisión mediante una matriz de confusión:

• Fiabilidad Global: Aciertos totales divididos por el total de píxeles muestreados.
• Errores de Comisión: Elementos incluidos erróneamente en una clase (se evalúan en las filas).
• Errores de Omisión: Elementos que pertenecen a una clase pero fueron asignados a otra (se evalúan en las columnas).