Una de las herramientas más utilizadas durante los últimos años en el monitoreo ambiental es el sensoramiento remoto (o teledetección), ya que permite evaluar en tiempo real variables como la deforestación, biodiversidad, recursos hídricos, uso del suelo, cambio climático, desastres naturales, entre otros.
El avance en el uso de metodologías eficientes —sin necesidad de contacto físico y con pocos recursos—, gracias al acceso y uso de imágenes satelitales de diferentes resoluciones obtenidas mediante diversas plataformas de navegación ha crecido significativamente, evidenciándose en la cantidad de artículos científicos que mencionan la palabra clave “Remote Sensing”. Por ejemplo, en Scopus se han registrado más de 387, 000 documentos relacionados, mientras que en Web of Science existen 434,000 resultados y en Google Académico, este número supera los 2,990,000, lo que resalta la relevancia de esta tecnología en la investigación científica.
El sensoramiento remoto implica el uso de sensores instalados en satélites y estaciones terrestres que orbitan la Tierra, capturando imágenes de forma automática en diferentes intervalos. El primer satélite lanzado y monitoreado por NASA fue el TIROS-1 en 1960. Desde entonces, hasta la actualidad numerosos satélites se encuentran monitoreando el planeta y algunos de los satélites son:
Satélite / Sensor | Tipo de Sensor | Bandas Principales | Resolución Espacial | Revisita | Aplicaciones Típicas |
Landsat 8/9 | Pasivo | Visible, NIR, SWIR, TIR | 30 m | 16 días | Uso del suelo, vegetación, agua, temperatura superficial |
Sentinel-2 | Pasivo | Visible, NIR, SWIR | 10–60 m | 5 días | Agricultura, deforestación, calidad del agua |
MODIS (Terra/Aqua) | Pasivo | Visible a TIR (36 bandas) | 250 m–1 km | 1–2 días | Clima, cobertura del suelo, incendios, aerosoles |
ASTER | Pasivo | Visible, NIR, SWIR, TIR | 15–90 m | Bajo demanda | Geología, temperatura de la superficie, vulcanismo |
Sentinel-1 (SAR) | Activo (Radar) | Banda C (microondas) | 5–40 m | 6–12 días | Desplazamientos del suelo, inundaciones, estructura urbana |
RADARSAT-2 | Activo (Radar) | Banda C (microondas) | 3–100 m | 24 días | Geología, hielo marino, agricultura, emergencias |
ALOS PALSAR | Activo (Radar) | Banda L (microondas) | 10–100 m | 14–46 días | Bosques, topografía, deformación del suelo |
Suomi NPP | Pasivo | Visible, NIR, SWIR, TIR | 1 km | 1–2 días | Monitoreo global de la atmósfera, océanos y tierra |
Terra (NASA) | Pasivo | Visible, NIR, SWIR, TIR | 250 m | 1–2 días | Clima, vegetación, temperatura superficial, monitoreo de contaminación |
Sentinel-3 | Pasivo | Visible, NIR, SWIR, TIR | 300 m | 1–2 días | Monitoreo de océanos, temperatura del agua, contaminación atmosférica |
WorldView-3 | Pasivo | Visible, NIR, SWIR, TIR | 31 cm | Bajo demanda | Monitoreo urbano, uso del suelo, deforestación |
Radarsat-1 | Activo (Radar) | Banda C (microondas) | 25 m | 24 días | Monitoreo de tierra, bosques y hielo marino |
El aumento en la cantidad de satélites en el espacio es una muestra del avance tecnológico, ya que estos proporcionan imágenes de alta resolución que facilitan el análisis de ecosistemas, áreas urbanas, cuerpos de agua, entre otros. Además, los datos proporcionados son de acceso abierto y gratuito a través de plataformas como USGS Earth Explorer, Copernicus, Open Access Hub, NASA Earth Data, entre otros.
Por otro lado, la integración entre el sensoramiento remoto y aprendizaje automático (Machine Learning), está ganando cada vez mayor importancia en el análisis e interpretación de datos geoespaciales. Esta sinergia, implementada en diferentes lenguajes de programación como Python, R Studio, plataformas de procesamiento en la nube como Google earth engine y softwares especializados como QGis, ArcGis Pro permite la gestión eficiente de grandes volúmenes de información geoespacial. Esta integración no solo optimiza el procesamiento de datos, sino que también favorece la identificación precisa de patrones ambientales complejos, lo que contribuye a una mejor toma de decisiones superando los métodos tradicionales, este enfoque innovador está transformando el análisis geoespacial.
En resumen, el sensoramiento remoto se ha transformado en una herramienta esencial para el análisis y monitoreo ambiental, proporcionando datos clave para la toma de decisiones bien informadas en la gestión de recursos naturales y la prevención de desastres naturales.
Brasil, 12 de agosto de 2025