Cómo empezar a utilizar imágenes satelitales gratuitas: Sentinel, Landsat, CBERS y más

*Crédito de la imagen: Unsplash ( Cordillera Tian-Shan, Wensu, Aksu, China )

*Los satélites Landsat, Sentinel, CBERS y Amazonia en el contexto de imágenes multiespectrales a nivel orbital

Hoy en día, existen muchas formas de acceder y utilizar imágenes satelitales; aquí hay un resumen de algunas de las principales opciones que uso en mis proyectos personales, todas las cuales son gratuitas :-)

Una descripción general (muy) rápida de las opciones satelitales

En primer lugar, hablemos de los satélites y sensores en sí. Hoy en día, existen muchas opciones, cada una con capacidades únicas.

Para el análisis agrícola y medioambiental (lo que hago a diario), dos de los programas satelitales más utilizados son Landsat y Sentinel. Cada uno de ellos ha formado parte de múltiples misiones con sensores en evolución a lo largo de las décadas, ofreciendo datos cada vez más completos para diversas aplicaciones.

Centinela

Sentinel-2, por ejemplo, forma parte del programa europeo Copernicus y está especializado en imágenes multiespectrales. Actualmente, hay tres satélites en la serie Sentinel-2: Sentinel-2A, Sentinel-2B y Sentinel-2C (el último se lanzó hace muy poco, en septiembre de 2024, aquí ). (Generalmente es mi primera opción, ya que puede combinar las mejores resoluciones espaciales, temporales y espectrales).

satélite terrestre

Landsat, administrado por el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) en el marco del Programa Nacional de Imágenes Terrestres, ha estado activo desde la década de 1970. Su misión más reciente es Landsat-9, que, al igual que sus predecesores, proporciona imágenes multiespectrales para una variedad de usos.

Con tantos programas satelitales, es fundamental elegir en función de las necesidades específicas de cada proyecto. Algunos satélites se centran en regiones concretas del planeta, mientras que otros tienen objetivos más globales, lo que me lleva a incluir también aquí otras opciones menos convencionales (en el ámbito internacional).

Satélites brasileños: CBERS y Amazonia. Si le interesan los programas nacionales, Brasil ofrece dos opciones interesantes:

CBERS (Satélite de Recursos Terrestres China-Brasil):

Esta colaboración chino-brasileña ha lanzado varias misiones. La más reciente, CBERS-4A, proporciona imágenes multiespectrales a nivel orbital junto con satélites CBERS anteriores con diferentes sensores.

Amazonia-1:

Lanzado en 2021, este es el primer satélite brasileño desarrollado íntegramente en Brasil. Si bien ofrece imágenes multiespectrales como los demás, su resolución espacial es relativamente menor. Su principal objetivo es monitorear grandes áreas boscosas como la Amazonia (como sugiere su nombre). Las futuras misiones incluyen Amazonia-1B y Amazonia-2.

De todas las opciones anteriores, yo diría que la ideal El escenario sería Utilice todas las opciones disponibles Para tener la mayor cantidad posible de imágenes de su área, este enfoque plantea al menos dos preguntas importantes a tener en cuenta:

• ¿Cuál es el objetivo de su análisis? (y si es necesaria una mayor frecuencia de imágenes)
• ¿Cómo manejará el procesamiento para que todas las diferentes imágenes sean compatibles para el análisis?

Dónde obtener imágenes satelitales

Una vez que conoce los requisitos de su proyecto y los sensores que los satisfacen, existen varias formas de acceder a los datos. Ya sea que necesite imágenes ocasionales para informes o datos frecuentes para análisis a gran escala, estas son las principales plataformas y métodos de adquisición:

1. Portales de datos oficiales

• Landsat: Explorador de la Tierra
• Sentinel: ecosistema espacial de datos de Copernicus
• CBERS y Amazonia: Catálogo de imágenes del INPE

Otras opciones incluyen GloVis , por ejemplo.

2. Plataformas en la nube

• Google Earth Engine (GEE) : Accede a un enorme catálogo de datos satelitales, incluidos Landsat, Sentinel, CBERS y muchos otros productos. Incluye un editor de código basado en la web para un uso rápido y API para JavaScript (ya hay mucho listo para usar en JS, por lo que es bastante factible incluso si no estás familiarizado con el lenguaje; yo, personalmente, no lo estoy) y Python.
• Amazon Web Services (AWS): los datos de Landsat y Sentinel están disponibles en AWS. Consulte el Registro de datos abiertos de AWS para obtener más información.

3. API y acceso programático

Para los usuarios más técnicos, las API y las bibliotecas de Python son herramientas poderosas:

• API de Sentinel : Más información
• API de Landsat : Más información
• API de CBERS y Amazonia: Navegador STAC del INPE
• Bibliotecas de Python: las bibliotecas como pystac-client son excelentes porque admiten varios catálogos a través del estándar SpatioTemporal Asset Catalog (STAC). Con una biblioteca, puede acceder a todos estos proveedores y mucho más.

4. Herramientas y software de terceros

• Sentinel Hub: un servicio comercial que ofrece fácil acceso a Sentinel y otras imágenes satelitales
• Datos de la Tierra (NASA) : una excelente opción para conjuntos de datos adicionales, similares a los catálogos en GEE
• Software SIG: herramientas como QGIS y ArcGIS suelen integrarse directamente con repositorios de datos satelitales. En QGIS, es posible que necesite un complemento para obtener y procesar los datos. Asegúrese de verificar el estado de mantenimiento del complemento para verificar su continuidad.

Reflexiones finales

El panorama de los satélites y sensores ofrece una increíble variedad de opciones, pero explorarlas, especialmente al principio, puede resultar abrumador. ¿La buena noticia? Una vez que identifique sus necesidades y los sensores adecuados (¡aquí hay mucho trabajo por hacer!), existen muchas herramientas y plataformas (la mayoría de ellas gratuitas) para acceder a los datos y ponerlos a trabajar en su proyecto.