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Los beneficios sociales y económicos de la percepción remota y de los sistemas satelitales de observación de la Tierra
Los beneficios sociales y económicos de la percepción remota y de los sistemas satelitales de observación de la Tierra
Diego Felipe Correa1, Elena Posada2 Resumen La percepción remota y los sistemas satelitales de observación de la Tierra han jugado un papel fundamental en la obtención de información sobre vastas regiones, a costos que pueden ser superados por los beneficios sociales y económicos que representan. Las distintas aplicaciones han permitido el avance de un gran número de disciplinas científicas, así como de Sistemas de Información Geográfica (SIG) que mejoran la calidad y velocidad en la toma de decisiones por parte de entidades públicas y privadas, a escalas nacionales e internacionales. En el presente documento se hace referencia a los beneficios sociales y económicos de la percepción remota, con énfasis en los sistemas satelitales de observación de la Tierra, en sus diversas aplicaciones de utilidad para el desarrollo sostenible de las naciones y el avance de la humanidad. Adicionalmente, se hace una revisión de las características de algunos sistemas vigentes y ampliamente utilizados de percepción remota, así como de las acciones que podrían incrementar el uso y apropiación de dicha información en países en desarrollo como Colombia. Palabras claves Percepción remota, beneficios sociales, beneficios económicos, sensores remotos. 1
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Biólogo Universidad Nacional de Colombia, Magíster en Ciencias Biológicas Universidad de los Andes de Colombia, y Especialista en Sistemas de Información Geográfica Universidad Distrital Francisco José de Caldas de Bogotá. Investigador en Percepción Remota, Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica (CIAF), Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC), Cra. 30 No. 48-51, Bogotá D. C., Colombia. Ingeniera Forestal, Master of Science en Ingeniería Forestal Academia Forestal “Kirov” – ex USSR, Specialist in Forestry for Rural Development en el International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences – ITC, Holanda. Investigadora en Percepción Remota, Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica (CIAF), Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC), Cra. 30 No. 48-51, Bogotá D. C., Colombia.
The social and economic benefits of Remote Sensing and Earth Observation Satellite Systems Abstract Remote Sensing and Earth Observation Satellite Systems have played a prominent role in information obtaining over large areas, at costs that may be outweighed by the social and economic benefits that they represent. Their different applications have led to the advance of a great number of scientific disciplines, as well as the development of Geographic Information Systems (GIS) that improve the quality and speediness in decision making by public and private entities, at national and international levels. In this document we refer to the social and economic benefits of remote sensing, focusing on earth observation satellite systems and their useful applications for the sustainable development of nations and mankind. In addition, we show the main features of some widely used remote sensors, as well as the actions that could improve the use and appropriation of remote sensing information in developing countries as Colombia. Key words Remote sensing, social benefits, economic benefits, remote sensors.
Introducción La percepción remota, o teledetección, se define como la técnica que permite obtener una imagen de la superficie terrestre desde sensores aéreos o espaciales a través de la interacción energética entre el sensor y el objeto, ya sea mediante la reflexión de la energía solar o de un haz energético artificial, o mediante la emisión propia del objeto observado (Chuvieco, 2008). En sentido amplio, la percepción remota también incluye la toma de información procedente de sensores ubicados sobre la superficie terrestre, correspondientes a sistemas sonar, radar de penetración terrestre y sistemas de medición de polución atmosférica (NRC, 2003), aunque generalmente el concepto hace referencia a toma de información desde la atmósfera o desde el espacio exterior. Su importancia radica en la posibilidad de obtener información sobre grandes superficies, en regiones de difícil acceso por sus características políticas o geográficas, con la consecuente disminución de costos asociados a la toma directa de datos. Adicionalmente, los sensores remotos permiten adquirir datos de manera periódica, siendo posible detectar y monitorear cambios a resoluciones espaciales detalladas (NRC, 2001). Desde sus inicios a mediados del siglo XIX, con las primeras cámaras transportadas en globos para la toma de fotografías de ciudades, la percepción remota ha jugado un papel fundamental (Chuvieco, 2010). En los períodos de guerra y posguerra, con fines de seguridad y defensa, naciones poderosas mejoraron las técni-
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cas de fotografía aérea, fotogrametría, radar y sonar para reconocimiento militar. Solo hasta la década del sesenta los Estados Unidos de América lanzaron el primer sistema para uso civil, correspondiente al satélite meteorológico TIROS-1, útil para realizar predicciones climáticas, seguido por la serie de Satélites de Observación de la Superficie Terrestre (Earth Resources Technology Satellite series, posteriormente llamada Landsat) (NRC, 2001). A finales del siglo XX y comienzos del siglo XXI se crearon nuevos sistemas de observación de la Tierra, lo que derivó en un aumento en el número de estudios ambientales, urbanos y de recursos (Weng, 2010), y en la posterior creación de Sistemas de Información Geográfica concebidos para la toma de decisiones (NRC, 2003). Como resultado de la interacción entre los gobiernos, la empresa privada y los usuarios de la información, y de la necesidad creciente de la creación de aplicaciones de interés para el desarrollo de la humanidad, los sensores remotos actuales presentan una amplia gama de especificaciones técnicas. Sensores como el AVHRR/3 (presente en los satélites de la serie NOAA y MetOP) pueden abarcar una superficie de 2.500 km de ancho. La resolución espacial del satélite WorldView-2 puede alcanzar los 0.5 m, haciendo posible su uso en estudios detallados, y el sensor AVIRIS presenta 224 bandas, permitiendo incluirlo en aplicaciones que requieran alta resolución espectral (Anexo 1). Recientes avances en sensores remotos activos han sido fundamentales para ampliar la gama de productos disponibles.
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Los sistemas de apertura sintética SAR Radarsat-1 y 2, CosmoSkymed-1 y 2, TerraSAR-X y Envisat-1 toman información de calidad en diferentes condiciones meteorológicas y en la noche, y los sistemas LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) son utilizados para establecer la estructura tridimensional de los objetos con una alta exactitud.
1. Beneficios sociales de la percepción remota El mejoramiento de la calidad en la información tomada por sensores remotos de observación de la Tierra, así como la continuidad en adquisición de datos satelitales, y la interacción entre los gobiernos y los programas comerciales de percepción remota (Birk et al., 2003) han contribuido al avance de diversas disciplinas científicas, incluyendo la Biología y Agronomía, el Medio Ambiente, la Oceanografía, Geología, Geografía, Demografía y Economía, entre muchas otras ramas del saber. Estos avances se han plasmado en una gran cantidad de aplicaciones de utilidad para el desarrollo social y económico de las naciones y regiones. Las aplicaciones de sensores remotos incluyen la clasificación de las coberturas
terrestres y la detección de sus cambios; la localización, manejo y monitoreo del agua; el monitoreo de inundaciones; el monitoreo y desarrollo de zonas urbanas; las mediciones de temperatura de la superficie oceánica; y la detección de cambios en coberturas boscosas por efecto de la deforestación. También, el monitoreo de la distribución de la capa de ozono, los campos gravitacionales, los movimientos del hielo, y los cambios en coberturas vegetales; la predicción y el monitoreo de desastres, incluyendo terremotos, erupciones volcánicas, huracanes y tormentas; la predicción del estado del tiempo; la predicción de la ubicación de peces de acuerdo con el estudio de cambios en corrientes marinas; la determinación de áreas seguras de navegación en zonas polares; el entendimiento de la geodesia mundial; el estudio de la tectónica de placas; y la elaboración de modelos digitales de elevación (DEM) y mapas topográficos (Maini y Agrawal, 2011). De acuerdo con el Consejo Nacional de Investigación de los Estados Unidos de América (NRC, 2008), los sensores remotos han permitido descubrir, entender y monitorear la disminución del ozono estratosférico (Fig. 1); entender los mecanismos de transporte de la polución
Figura 1. Correlación negativa entre el monóxido de cloro (CIO) y el Ozono (O3) para la región antártica (izquierda). Imágenes satelitales tomadas mediante el sensor de microondas LIMB de la NASA, mostrando la concentración de CIO y O3 en la Antártida (derecha).
Fuente: World Meteorological Organization (1994), Scientific Assessment of Stratospheric Ozone: 1994, WMO Report 37, Ginebra, Suiza; en National Research Council NRC (2005).
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atmosférica entre países y continentes; determinar las tasas de disminución de glaciares y del hielo polar; y monitorear los cambios en el uso del suelo por causas naturales y antrópicas.
determinación de áreas que pronto experimentarán sequía y hambrunas, y el mejoramiento de las herramientas para la conservación de los ecosistemas y la biodiversidad (NRC, 2005).
Además, monitorear y entender los patrones climáticos y su relación con los cambios de coberturas y con el uso de aerosoles; determinar los cambios ocurridos en la corteza terrestre y estudiar los ciclos de los terremotos; entender los efectos de los fenómenos de El Niño y La Niña en el clima mundial y en la productividad oceánica; predecir y monitorear la evolución de huracanes, tifones y lluvias extremas; evaluar el impacto de los desastres naturales y definir las áreas prioritarias de atención.
Al integrar la información proveniente de sensores remotos con información de campo, datos de GPS y variables de diferentes fuentes, es posible crear SIG útiles para la toma de decisiones por parte de diferentes entidades.
Otras aplicaciones incluyen la realización de inventarios de cultivos; la ubicación de malezas nocivas; la predicción de cosechas; la evaluación de daños en cultivos por efecto de inundaciones, enfermedades y pestes; y la evaluación de áreas potenciales de siembra. Así mismo, la localización, monitoreo y análisis de humedales; la clasificación de la vegetación; la realización de análisis de calidad de aguas; el manejo de zonas costeras; el inventario de los recursos naturales; la evaluación de la salinización, eutroficación y contaminación de aguas; la estimación de demandas en irrigación; la evaluación de la salinización en suelos; y la localización de aguas subterráneas. De igual forma, permiten la identificación de rocas, la localización de yacimientos mineros (US Congress, 1993), la determinación de áreas con condiciones favorables para la diseminación de enfermedades, el estudio del cambio climático mundial, la localización de zonas de interés turístico (NRC, 2004), la detección de deformaciones en la superficie terrestre para evacuación temprana ante avalanchas y erupciones volcánicas, la detección de cambios en humedad del suelo con la consecuente
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Un ejemplo exitoso de SIG que ha mejorado la capacidad de respuesta del sector agrícola en Europa y otras regiones de mundo corresponde al sistema de monitoreo de cultivos MARS (Monitoring Agricultural Resources) desarrollado por el Centro de Investigación Conjunta (Joint Resarch Center, JRS) de la Comisión Europea. A través de una plataforma web de libre consulta, el sistema ofrece gráficas y mapas de indicadores climáticos, estimativos de cosechas basados en modelos agrometeorológicos e índices de vegetación y materia seca acumulada basados en información de los sensores AVHRR y SPOT-vegetation (European Comission, 2011) (Fig. 2). De esta manera se monitorea el crecimiento de cereales, leguminosas, semillas oleaginosas, remolacha azucarera, papa, pastos y arroz en tiempo casi real, con lo cual los estados miembros de la Unión Europea pueden tomar decisiones adecuadas en relación con la producción agrícola de sus territorios. Otras iniciativas incluyen el proyecto Firemap, mediante el cual se busca estimar el riesgo de ocurrencia de fuegos en España. El objetivo del proyecto, financiado por el Ministerio Español de Ciencia y Tecnología, es crear un aplicativo web que ayude a reducir los impactos negativos del fuego, disminuyendo su severidad e intensidad a través del manejo del material combustible y la recuperación posterior de áreas quemadas. Para tal fin se ha utilizado infor-
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mación de diversas fuentes, incluyendo imágenes y productos de los sensores AVHRR y MODIS (Chuvieco et al., 2010).
huracanes pronosticada a tres días se redujo de 210 millas en 1985 a 110 millas en 2004 (NRC, 2005).
Tal vez uno de los avances más importantes para el beneficio de la sociedad se relaciona con sistemas de predicción climática, que han permitido disminuir pérdidas económicas y numerosas muertes. En Estados Unidos de América los pronósticos climáticos de cuatro días son tan exactos como lo eran hace 20 años los pronósticos de dos días (Fig. 3), y el error en la localización de
Las iniciativas de integración de datos de sensores remotos en SIG no solo se han desarrollado a nivel regional o nacional. A nivel local, distintos gobiernos utilizan información procedente de sensores remotos de manera continua. En el condado de Richland, en el estado de Carolina, sur de Estados Unidos de América, el gobierno local utiliza datos satelitales, ortofotografía digital y datos LiDAR para
Figura 2. Mapa de Europa mostrado el Índice Normalizado de Vegetación calculado a partir de información del sensor SPOTVegetation, para el último período de septiembre de 2011, a una resolución espacial de 25 km.
Fuente: Visor MARS (European Comission 2011). www.marsop.info/marsop3/
Figura 3. Promedio mensual de correlación entre la predicción climática y la realidad, para pronósticos de 3, 5 y 7 días en el Hemisferio Norte (curvas superiores) y Hemisferio Sur (curvas inferiores). Un valor de 100% corresponde a una predicción perfecta. Fuente: National Research Council NRC (2005).
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Figura 4. Modelo urbano tridimensional desarrollado por el condado Richland, en el estado de Carolina del Sur (Estados Unidos de América), utilizando datos de LiDAR y ortofotografía de alta resolución. Fuente: National Research Council NRC (2003).
monitorear la expansión urbana, detectar impactos de proyectos o construcciones sobre el entorno y desarrollar políticas de crecimiento urbano (Fig. 4). Así mismo, los datos son utilizados para monitorear la infraestructura, las condiciones del pavimento y el estado de las planicies de inundación y humedales, de manera que pueden tomarse acciones de mantenimiento urbano, así como de prevención y mitigación de eventos extremos como inundaciones. Estos datos son integrados en SIG y alimentados con fotografía digital y datos de GPS (NRC, 2003).
2. Beneficios económicos de la percepción remota Aplicaciones que muestran claros beneficios para la sociedad fracasan por los altos costos de las imágenes o por los altos costos institucionales asociados al desarrollo y mantenimiento de las aplicaciones. Por ejemplo, el Gobierno de Estados Unidos de América ha planteado la posibilidad de monitorear los desechos descargados en sus costas, con el fin de evitar los cierres de playas por contaminación, y de esta forma disminuir los impactos económicos y sanitarios.
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Para tal fin, el Distrito de Sanidad del Condado de Orange (estado de California) utilizó información de la temperatura del océano, calculada a partir del sensor AVHRR, para detectar cambios en corrientes oceánicas superficiales y en turbidez del agua. Estas variables mostraron ser útiles para detectar cambios en el océano como resultado de la descarga de desechos. Posteriormente, la Agencia de Protección Ambiental (Environmental Protection Agency, EPA) utilizó información de sensores ópticos y de radar para detectar descargas en la ciudad de San Diego. Sin embargo, los altos costos de las imágenes ópticas de alta resolución y de las imágenes de radar, así como la necesidad de actualizar y procesar las imágenes diariamente, imposibilitaron la aplicación del proyecto a nivel nacional (NRC, 2001). A pesar de las limitaciones económicas, es justificable utilizar información de sensores remotos y mantener aplicaciones aparentemente costosas en múltiples casos. En Estados Unidos, se estima que al menos el 40% de los 10 billones de dólares de su economía son afectados cada año por el estado del tiempo y el clima, siendo el 90% de los desastres anuales resultado de eventos climáticos extremos (NRC, 2002). El clima puede afectar la aviación, la calidad del aire, la salud, el transporte marítimo y terrestre, la defensa, la agricultura, las pesquerías, el agua, la energía, la construcción, el turismo y muchos otros sectores de la economía, y por lo tanto el país utiliza información satelital continua para predecir con la mayor exactitud posible el estado del tiempo y de esta manera evitar cuantiosas pérdidas económicas. Además de la predicción del estado del tiempo, la actualización de información cartográfica con base en datos de sensores remotos es fundamental para disminuir los efectos producidos por eventos climáticos extremos. En el estado de Carolina del Norte, las inundaciones periódicas por efecto de huracanes causan enormes
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daños ambientales y económicos. En 1999, se produjeron daños por más de USD$3.5 millones como resultado del paso de los huracanes Irenne, Dennis y Floyd, y parte de la población emigró a estados vecinos, lo que redujo el recaudo de impuestos. Se llegó a la conclusión de la necesidad de actualizar la cartografía para detectar posibles áreas de inundación. Para tal fin se utilizaron datos LiDAR, que ofrecen una exactitud vertical de 20 a 25 cm. Se estimó una ganancia de USD$3.35 por cada dólar gastado en cartografía, en contraposición con una pérdida de USD$57 millones cada año si no se cuenta con la cartografía adecuada (NRC, 2003). En el año 2000, se estimaron pérdidas de USD$4.4 millones por efecto de terremotos dentro de los Estados Unidos;en 1989, un avión de KML atravesó una nube de cenizas producida por un volcán en erupción de Alaska y el accidente causado por este hecho ocasionó pérdidas por más de USD$80 millones; en 1993, las inundaciones del río Mississipi causaron daños cercanos a USD$20 millones y desplazaron a más de 70.000 personas; y en 2004 el tsunami del sureste de Asia ocasionó más de 270.000 muertes (NRC, 2007). Estos daños pudieron haber sido prevenidos y/o mitigados mediante sistemas de alerta temprana basados en datos de sensores remotos. A nivel local, el uso de la percepción remota también ha producido ahorros significativos. Cuando una compañía de telecomunicaciones estuvo interesada en construir una planta en el condado Richland (estado de Carolina del Sur), se planteó la necesidad de hacer una evaluación rápida del área con el fin de determinar el mejor sitio para la construcción, lo cual tomaría 45-90 días de trabajo con varios empleados. Sin embargo, el condado contaba con un sistema de información geográfica basado en sensores remotos que daba la información necesaria de manera inmediata, con lo que fue posible ahorrar
USD$140.000, disminuir el tiempo de la evaluación y aumentar la eficiencia en la toma de la decisión del sitio apropiado para la construcción (NRC, 2003).
3. Los gobiernos y la percepción remota En países en desarrollo que no cuentan con un sistema propio de toma de información procedente de sensores remotos, o con acuerdos que aseguren la adquisición continua de datos, ha sido difícil hacer extensivo el uso de dichas tecnologías en sus múltiples aplicaciones, lo que ha retrasado el desarrollo social y económico de la población. Las dificultades en el uso masivo de datos de sensores remotos podrían disminuirse mediante: 1) el mejoramiento de los mecanismos de cooperación a nivel nacional, regional, interregional e internacional, con énfasis en el manejo del medio ambiente y la educación, 2) el mejoramiento de las vías para intercambio de información, a través de proyectos interregionales, con aplicaciones en recursos naturales y gestión del riesgo, 3) la promoción de la educación en percepción remota a diferentes niveles, 4) la mayor promoción del uso de información procedente de sensores remotos en instituciones nacionales para la toma de decisiones, 5) la participación de profesionales en proyectos internacionales, 6) la prioridad para el desarrollo de proyectos que aumenten la capacidad en tecnologías geoespaciales, y 7) el mayor acceso a sistemas de información regionales e internacionales (George, 2000). Por su parte, países desarrollados usan ampliamente información proveniente de sensores remotos. En Estados Unidos de América se ha reafirmado la necesidad de usar de manera masiva la información procedente de sensores remotos, principalmente para la investigación y monitoreo del cambio climático mundial, pero requiere de financiación
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a largo plazo y continuidad en la adquisición de datos (US Congress 1993). Se busca monitorear para entender y predecir futuros cambios, pero también para adaptarse, prevenir problemas y mitigar sus impactos, reconociendo que los sistemas de observación de la superficie terrestre son esenciales para la predicción, desarrollo de políticas, mitigación y adaptación (Wigbels et al., 2008). A nivel internacional se ha reconocido la necesidad de generar sistemas de observación gobal, dentro de los cuales se incluye la iniciativa GMES de la Unión Europea (Global Monitoring of Environment and Security), el desarrollo de la Misión de Observación de Cambio Global (Global Change Observation Mission GCOM-Water) por parte de la Agencia Espacial Japonesa (JAXA) y la planeación del lanzamiento de una misión conjunta entre India y Francia (Megha-Tropique) para estudiar el ciclo del agua en las regiones intertropicales, entre otros (Wigbels et al., 2008). La implementación de sistemas globales de observación permitiría aumentar los beneficios socio-económicos de la percepción remota a una escala sin precedentes, con el consecuente mejoramiento de la calidad de vida de la población mundial.
Conclusiones La implementación de sistemas de información geográfica basados en datos provenientes de sensores remotos permite aumentar la capacidad de predicción, monitoreo y análisis de datos a nivel regional sobre distintas áreas temáticas de interés para el desarrollo social y económico de la humanidad. Las aplicaciones forman parte de sectores estratégicos para las naciones, incluyendo el estudio del cambio climático global, predicciones del estado del tiempo, predicción de la calidad y la cantidad de cosechas, predicción de
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hambrunas por efecto de sequías, exploración de zonas con potencial minero, predicción y mitigación de desastres naturales, conservación de ecosistemas y biodiversidad, evaluación de la calidad de las aguas, entre muchas otras. Pese al elevado costo en el desarrollo y mantenimiento de las aplicaciones, se ha demostrado la efectividad de diferentes sistemas en la reducción de pérdidas materiales y humanas, y mayores ganancias adquiridas. La nueva generación de sensores remotos de observación de la Tierra busca responder a las demandas del mercado; pero más allá del beneficio monetario derivado de la venta de imágenes hay un creciente interés en establecer sistemas de observación que permitan solucionar problemas globales.
Agradecimientos Al Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica (CIAF) del Instituto Geográfico Agustín Codazzi por ofrecer las herramientas necesarias para desarrollar este artículo.
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Anexo 1 Sensores remotos actuales ampliamente utilizados. Información tomada a partir de Rogan & Chen (2004), y de páginas oficiales en Internet. Mul-
tiespectral (MS), pancromática (PAN), visible e infrarrojo cercano (Visible and near infrared VNIR), infrarrojo termal (Termal infrared TIR), infrarrojo de onda corta (Short wave infrared SWIR).
Resolución Espacial (M)
Ancho de Escena (km)
Cubrimiento Espectral (Μm)
Número de Bandas
Resolución Temporal Aprox. en el Ecuador (Días)
Sensor
Organización
Año de Lanzamiento
TM (Landsat 5)
NASA (USA)
1984
30 (MS), 120 (TIR)
185
0.45-12.5
7
16
AVIRIS
JPL (USA)
1989
20
12 (20 Km de altura)
0.36-2.5
224
NA
SAR (RADARSAT-1)
CSA (Canadá)
1995
8-100
45-500
Banda C
1 polarización (HH)
6-24
AVHRR/3 (NOAA 15-19, MetOP)
NOAA (USA), Eumetsat (Unión Europea)
1998
1100
2500
0.58-12.5
6
0.5
HRVIR (SPOT 4)
SPOT Image (Francia)
1998
10 (PAN), 20
60
0.5-1.75
5
3-26
Vegetation (SPOT 4, 5)
SPOT Image (Francia)
1998
1150
2250
0.43-1.75
4
1-2
ASTER (EOS Terra)
NASA y MITI (USA)
1999
15 (VNIR), 30 (SWIR), 90 (TIR)
60
0.52-11.65
15
16
ETM+ (Landsat 7)
NASA (USA)
1999
15 (PAN), 30 (MS), 60 (TIR)
183
0.45-12.5
8
16
IKONOS
GeoEye (USA)
1999
0.82 (PAN), 4
11
0.45-0.90
5
5-144
MISR (EOS Terra)
JPL y NASA (USA)
1999
250-275
360
0.425-0.886
4
9
MODIS (EOS)
NASA (USA)
1999
250 (bandas 1-3), 500 (3-7), 1000 (8-36)
2330
0.405-14.385
36
1-2
GOES 11-15
NESDIS (USA)
2000
1000 (VNIR), 4000 (TIR), 8000 (SWIR)
8
0.52-12.5
5
Continua
Hyperion y ALI (EO-1)
NASA (USA)
2000
10 (PAN), 30 (MS)
7.7 (Hyperion), 37 (ALI)
0.433-2.35 (ALI), 0.3572.576 (Hyperion)
10 (ALI), 220 (Hyperion)
16
QuickBird
Digital Globe (USA)
2001
0.61 (PAN), 2.4
16.4
0.45-0.90
5
3-6
ASAR (EnviSat-1)
ESA (Unión Europea)
2002
30-1000
5-400
Banda C
4 polarizaciones
3-35
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continúa
Resolución Espacial (M)
Ancho de Escena (km)
Cubrimiento Espectral (Μm)
Número de Bandas
Resolución Temporal Aprox. en el Ecuador (Días)
Sensor
Organización
Año de Lanzamiento
HRG (SPOT 5)
SPOT Image (Francia)
2002
2.5-5 (PAN), 10 , 20 (SWIR)
60
0.48-1.75
5
3-26
MERIS (EnviSat-1)
ESA (Unión Europea)
2002
300, 1200
1150
0.39-1.04
Hasta 15
1-3
LISS III, LISS-IV , AwiFS (IRS-P6 ó Resourcesat-1)
ISRO (India)
2003
5.8 (LIS-IV), 23.5 (LISS-III), 56-70 (AwiFS)
24-740
0.52-1.7
3 (LISS-IV), 4 (LISS-III), 4 (AwiFS)
5-24
FORMOSAT-2
NSPO (Taiwan)
2004
2 (PAN), 8
24
0.45-0.90
5
1
PANStereo (IRS-P5 ó Cartosat-1)
ISRO (India)
2005
2.5
29.5
0.5-0.85
1
5-126
CCD-TDI (EROS B)
ImageSat International
2006
0.7-0.8
7
0.5-0.9
1
2-12
Pancromático (WorldView-1)
Digital Globe (USA)
2007
0.5
17.6
0.4-0.9
1
2-6
SAR (CosmoSkymed1, 2)
ASI (Italia)
2007
1-100
10-340
Banda X
4 polarizaciones
0.5-3
SAR (RADARSAT-2)
CSA (Canadá)
2007
3-100
50-500
Banda C
4 polarizaciones
3-24
TerraSAR-X
DLR (Alemania) y EADS Astrium
2007
1-18
5-100
Banda X
4 polarizaciones
2.5-11
WFI, CCD, IRMSS, HRC (CBERS-2B)
INPE (Brasil)
2007
2.7 (HRC), 20 (CCD), 80-160 (IRMSS), 260 (WFI)
27-890
0.50-12.50
1 (HRC), 2 (WFI), 4 (IRMSS), 5 (CCD)
3-26
GeoEye-1
GeoEye (USA)
2008
0.41 (PAN), 1.65
15.2
0.45-0.92
5
1-3
World View-2
Digital Globe (USA)
2008
0.46 (PAN), 1.84
16.4
0.4-1.04
9
1-4
Slim (UKDMC-2)
DMC International Imaging
2009
22
650
0.52-0.90
6
1-5
26
Tecnologías geoespaciales al servicio del desarrollo territorial. Análisis Geográficos Nº 49
Los beneficios sociales y económicos de la percepción remota y de los sistemas satelitales de observación de la Tierra
27
