¿Qué representan las bandas de una imagen?

Curso de Manejo de Datos Geoespaciales con QGIS

Contenido del curso

Introducción a los datos geoespaciales

Herramientas básicas en QGIS

Análisis de datos y mapeo en QGIS

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¿Qué representan las bandas de una imagen?

Resumen

En la primera clase del curso podrás encontrar la presentación descargable donde podrás ver las referencias de las imágenes utilizadas en esta clase. Las mejores de ellas las hemos dejado en los Recursos para que puedas aprender más sobre datos geoespaciales.

Federico Martinez

Estudiante

Imágenes Satelitales

Las imágenes satelitales son representaciones de la superficie terrestre (o de otros cuerpos celestes) captadas por sensores a bordo de satélites. Estas imágenes son fundamentales para análisis en campos como la agricultura, la meteorología, la planificación urbana, la gestión de desastres y el monitoreo ambiental.

1. Conocer la zona que queremos analizar

Antes de trabajar con imágenes satelitales, es esencial definir el área de interés (AOI, por sus siglas en inglés: Area of Interest). Esto implica:

Coordenadas geográficas: Determinar la latitud y longitud del área (por ejemplo, un rectángulo delimitado por un rango de coordenadas).
Escala del análisis: ¿Es una ciudad, un bosque, un río o una región entera? Esto afecta la resolución espacial necesaria.
Contexto: Conocer las características del terreno (montañas, cuerpos de agua, vegetación) para interpretar mejor las imágenes.

Herramientas como Google Earth, QGIS o plataformas específicas de satélites (como USGS Earth Explorer) pueden ayudarte a delimitar y visualizar la zona.

2. Satélites con descarga gratuita

Existen varios satélites que ofrecen imágenes de acceso libre, ideales para proyectos sin costo:

Landsat (NASA/USGS): Serie de satélites (Landsat 8 y 9 son los más recientes). Ofrecen imágenes multiespectrales desde 1972 con acceso gratuito a través de USGS Earth Explorer o Google Earth Engine.
Sentinel (ESA): Parte del programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea. Sentinel-2 proporciona imágenes multiespectrales de alta resolución (10 m en algunas bandas) descargables desde el Copernicus Open Access Hub.
MODIS (NASA): Imágenes de baja resolución espacial (250 m a 1 km), pero útiles para análisis globales o temporales. Disponibles en plataformas como NASA Worldview.
Copernicus Hub: Además de Sentinel, incluye otros datos gratuitos de observación terrestre.

Estos recursos son accesibles para cualquier usuario tras registrarse en las plataformas correspondientes.

3. Descargar las imágenes y analizar su formato

Descarga: Las imágenes suelen venir en archivos comprimidos (.zip o .tar.gz). Por ejemplo, Landsat 8 se descarga desde USGS como un conjunto de archivos por banda en formato GeoTIFF (.tif), un estándar para datos geoespaciales.
Formato:
- GeoTIFF: Incluye metadatos geográficos (proyección, coordenadas). Es compatible con software como QGIS, ArcGIS o Python (librerías como rasterio).
- NetCDF o HDF: Usados en Sentinel o MODIS, más complejos pero ricos en metadatos.
Análisis inicial: Al abrir una imagen, revisa los metadatos (fecha, hora, sensor, resolución) para entender su contexto y utilidad.

4. Información de las bandas

Las imágenes satelitales son multiespectrales, es decir, capturan datos en diferentes rangos del espectro electromagnético. Cada banda corresponde a una longitud de onda específica y tiene un propósito:

Bandas RGB: Combinan las bandas Roja (R), Verde (G) y Azul (B) para crear imágenes en color natural, similares a lo que ve el ojo humano.
Otras bandas: Capturan longitudes de onda invisibles (infrarrojo, ultravioleta) para análisis más avanzados, como detectar vegetación o calor.

Imágenes RGB

Las imágenes RGB son una representación básica pero útil:

R (Red): Banda del rojo, sensible a la vegetación y suelos.
G (Green): Banda del verde, útil para evaluar la salud de la vegetación.
B (Blue): Banda del azul, buena para distinguir cuerpos de agua y aerosoles. Estas tres bandas forman la "franja del visible" y se combinan para generar imágenes que imitan la percepción humana. Sin embargo, las imágenes satelitales van más allá al incluir bandas fuera del espectro visible.

Espectro Electromagnético

El espectro electromagnético abarca todas las longitudes de onda de la radiación emitida o absorbida por un objeto. Se organiza de menor a mayor longitud de onda:

Rayos Gamma: Longitud de onda más corta (< 0.01 nm), alta energía, no captada por satélites comunes.
Rayos X: Usados en aplicaciones médicas o espaciales, no en observación terrestre.
Ultravioleta (UV): Longitudes de onda cortas (10-400 nm), parcialmente captadas por algunos sensores (ej. banda Ultra Azul de Landsat).
Franja del Visible: 400-700 nm. Incluye los colores percibidos por el ojo humano:
- Azul (~450 nm)
- Verde (~550 nm)
- Rojo (~650 nm)
Infrarrojo: 700 nm - 1 mm. Subdividido en:
- Infrarrojo Cercano (NIR): Útil para vegetación.
- Infrarrojo Medio (MIR): Detecta humedad.
- Infrarrojo Térmico (TIR): Mide temperatura.
Ondas de Radio: Longitud de onda más larga (> 1 mm), usadas en radar (ej. Sentinel-1).

Cada banda de un satélite está diseñada para capturar un rango específico del espectro, lo que permite aplicaciones diversas.

Landsat 8

Landsat 8, lanzado en 2013, es uno de los satélites más utilizados para observación terrestre. Tiene dos sensores principales: OLI (Operational Land Imager) y TIRS (Thermal Infrared Sensor). Sus bandas son:

Bandas y características:

B1 (Ultra Azul/Aerosol): 430-450 nm, resolución de 30 m (no 60 m como mencionaste; tal vez confundiste con TIRS). Detecta aerosoles y aplicaciones costeras.
B2 (Azul): 450-510 nm, resolución de 30 m (no 10 m; Sentinel-2 sí tiene 10 m). Usada para agua y atmósfera.
B3 (Verde): 530-590 nm, resolución de 30 m. Salud de vegetación y cuerpos de agua.
B4 (Rojo): 640-670 nm, resolución de 30 m. Vegetación, suelos y límites terrestres.
- B2, B3, B4 forman el espectro visible.
B5 (Infrarrojo Cercano - NIR): 850-880 nm, resolución de 30 m. Análisis de vegetación (índices como NDVI).
B6 (Infrarrojo de Onda Corta - SWIR 1): 1570-1650 nm, resolución de 30 m. Humedad del suelo y vegetación.
B7 (SWIR 2): 2110-2290 nm, resolución de 30 m. Diferenciación de tipos de suelo y rocas.
B8 (Pancromática): 500-680 nm, resolución de 15 m. Imagen en blanco y negro de alta resolución para detalles finos.
B9 (Cirrus): 1360-1380 nm, resolución de 30 m. Detección de nubes cirrus.
B10 (Térmica 1): 10600-11200 nm, resolución de 100 m. Temperatura superficial (TIRS).
B11 (Térmica 2): 11500-12500 nm, resolución de 100 m. Complementa B10.

Corrección sobre tu texto:

B1 tiene 30 m de resolución, no 60 m.
B2 no tiene 10x10 m; esa resolución es típica de Sentinel-2, no de Landsat 8.

Aplicaciones:

RGB Natural: Combinar B4 (R), B3 (G), B2 (B).
Vegetación: Usar B5 (NIR) con B4 (Rojo) para índices como NDVI.
Temperatura: B10 y B11 para mapas térmicos.

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