Como comezar coas imaxes de satélite gratuítas: Sentinel, Landsat, CBERS e moito máis

*Crédito da imaxe: Unsplash ( Tian-Shan Range, Wensu, Aksu, China )

*Satélites Landsat, Sentinel, CBERS e Amazonia no contexto da imaxe multiespectral a nivel orbital

Hoxe en día, hai moitas formas de acceder e usar imaxes de satélite; aquí tes un resumo dalgunhas das principais opcións que uso nos meus proxectos persoais, todas elas gratuítas :-)

Unha visión xeral (moi) rápida das opcións de satélite

En primeiro lugar, imos falar dos propios satélites e sensores. Hoxe hai moitas opcións, cada unha con capacidades únicas.

Para a análise agrícola e ambiental (o que fago a diario), dous dos programas de satélite máis utilizados son Landsat e Sentinel. Cada un formou parte de múltiples misións con sensores en evolución ao longo das décadas, ofrecendo datos cada vez máis ricos para varias aplicacións.

Centinela

Sentinel-2, por exemplo, forma parte do programa europeo Copernicus e está especializado en imaxes multiespectrais. Polo de agora, hai tres satélites na serie Sentinel-2: Sentinel-2A, Sentinel-2B e Sentinel-2C (o último lanzado recentemente, en setembro de 2024, aquí ). (Normalmente a miña primeira opción, xa que pode combinar as mellores resolucións espaciais, temporais e espectrais).

Landsat

Landsat, xestionado polo US Geological Survey (USGS) no marco do National Land Imaging Program, leva activo desde a década de 1970. A súa misión máis recente é Landsat-9, que, como os seus predecesores, ofrece imaxes multiespectrais para unha variedade de usos.

Con tantos programas por satélite, é esencial escoller en función das necesidades específicas do proxecto. Algúns satélites céntranse en rexións concretas do planeta, mentres que outros teñen obxectivos máis globais, o que me leva a incluír aquí tamén outras opcións menos convencionais (no panorama internacional).

Satélites brasileiros: CBERS e Amazonia. Se estás interesado nos programas nacionais, Brasil ofrece dúas opcións destacables:

CBERS (Satélite de recursos terrestres China-Brasil):

Esta colaboración sino-brasileira lanzou varias misións. O máis recente, CBERS-4A, ofrece imaxes multiespectrais a nivel orbital xunto con satélites CBERS anteriores con diferentes sensores.

Amazonia-1:

Lanzado en 2021, este é o primeiro satélite de Brasil desenvolvido enteiramente localmente. Aínda que ofrece imaxes multiespectrais como as outras, a súa resolución espacial é relativamente menor. O seu obxectivo principal é supervisar amplas áreas boscosas como o Amazonas (como o nome indica). As misións futuras inclúen Amazonia-1B e Amazonia-2.

De todas as opcións anteriores, diría que o ideal escenario sería para use todas as opcións dispoñibles para ter a maior cantidade posible de imaxes para a túa zona. Non obstante, este enfoque suscita polo menos dúas cuestións importantes a ter en conta:

• Cal é o propósito da súa análise? (e se é necesaria unha maior frecuencia de imaxes)
• Como xestionará o procesamento para que todas as diferentes imaxes sexan compatibles para a súa análise?

Onde obter imaxes de satélite

Unha vez que coñeces os requisitos do teu proxecto e os sensores que os cumpren, hai varias formas de acceder aos datos. Se necesitas imaxes ocasionais para informes ou datos frecuentes para análises a gran escala, aquí tes as principais plataformas e métodos de adquisición:

1. Portais oficiais de datos

• Landsat: Earth Explorer
• Sentinel: Copernicus Data Space Ecosystem
• CBERS e Amazonia: Catálogo de imaxes do INPE

Outras opcións inclúen GloVis , por exemplo.

2. Plataformas na nube

• Google Earth Engine (GEE) : accede a un enorme catálogo de datos de satélites, incluíndo Landsat, Sentinel, CBERS e moitos outros produtos. Inclúe un editor de código baseado na web para un uso rápido e API para JavaScript (xa hai moito listo para usar en JS, polo que é practicamente factible aínda que non estea familiarizado co idioma; eu, persoalmente, non o estou). e Python.
• Amazon Web Services (AWS): os datos de Landsat e Sentinel están dispoñibles en AWS. Consulte o Rexistro de datos abertos de AWS para obter máis información.

3. APIs e acceso programático

Para usuarios máis técnicos, as API e as bibliotecas de Python son ferramentas poderosas:

• Sentinel API : Máis información
• API de Landsat : máis información
• CBERS e Amazonia API: navegador INPE STAC
• Bibliotecas Python: as bibliotecas como pystac-client son excelentes porque admiten varios catálogos a través do estándar SpatioTemporal Asset Catalog (STAC). Cunha biblioteca, podes acceder a todos estes provedores e moito máis.

4. Ferramentas e software de terceiros

• Sentinel Hub: un servizo comercial que ofrece un fácil acceso a Sentinel e outras imaxes de satélite
• Earth Data (NASA) : unha excelente opción para conxuntos de datos adicionais, semellante aos catálogos en GEE
• Software GIS: ferramentas como QGIS e ArcGIS adoitan integrarse directamente cos repositorios de datos de satélites. En QGIS, é posible que necesites un complemento para obter e procesar os datos. Asegúrese de comprobar o estado de mantemento do complemento para a continuidade.

Pensamentos finais

A paisaxe de satélites e sensores ofrece unha incrible variedade de opcións, pero navegar por eles, especialmente ao principio, pode resultar abrumador. A boa nova? Unha vez que identifiques as túas necesidades e os sensores axeitados (moito traballo por facer aquí!), hai moitas ferramentas e plataformas, a maioría delas gratuítas, para acceder aos datos e poñelos en funcionamento para o teu proxecto.