Hiperespectral Y Multiespectral: Diferencias Y Usos
Las imágenes espectrales se han convertido en una herramienta clave en múltiples sectores, desde la agricultura hasta la gestión medioambiental. Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales destacan entre el resto de opciones. Las imágenes hiperespectrales captan detalles ultrafinos a través de cientos de bandas de onda estrechas, lo que permite un análisis intrincado de materiales y la detección de objetivos. Por su parte, las imágenes multiespectrales consiguen un mayor equilibrio captando menos bandas espectrales, aunque más amplias, y sacrificando parte de la resolución espectral en aras de la simplicidad, la rentabilidad y un análisis de datos más rápido.
¿Qué Diferencia Hay Entre Las Imágenes Hiperespectrales Y Multiespectrales?
La diferencia clave entre la tecnología multiespectral e hiperespectral radica en la cantidad de bandas captadas, la “estrechez” de esas bandas (resolución espectral) y los espectros de radiación electromagnética contenidos en cada banda.
Las imágenes hiperespectrales (HSI) abarcan un mayor número de bandas espectrales que las imágenes multiespectrales (MSI).
Las constelaciones de satélites multiespectrales recogen datos en una parte limitada del espectro electromagnético (de cinco a diez bandas); normalmente, se trata de las bandas RGB (rojo, verde y azul, los tres colores primarios) y algunas bandas infrarrojas. Los satélites hiperespectrales son capaces de distinguir miles de bandas individuales del espectro luminoso.
Aquí vemos un ejemplo en el que una imagen multiespectral incluye bandas infrarrojas de onda corta, infrarrojas cercanas y RGB bastante amplias. Numerosas bandas extremadamente estrechas (10-20 nm), que no tienen nombres descriptivos, componen las imágenes hiperespectrales.
Aspectos De La Tecnología De Imágenes Hiperespectrales Y Multiespectrales
Tanto los satélites de imágenes hiperespectrales como los multiespectrales operan principalmente en LEO (órbita terrestre baja). Éstos últimos, como Landsat, Sentinel-2 y EOS SAT-1, proporcionan información esencial para distinguir características de la cubierta terrestre y los patrones del paisaje. Los sensores hiperespectrales ven mucha más información, por lo que pueden incluso identificar y cuantificar materiales. Aunque las bandas adicionales facilitan la distinción de más detalles, también requieren la eliminación de datos redundantes y hacen que el análisis sea más complejo y costoso.
Resolución Espectral Y Espacial
La tecnología hiperespectral ofrece una alta resolución espectral, ya que puede distinguir con precisión entre longitudes de onda. Al mismo tiempo, está asociada a una baja resolución espacial. Los sensores multiespectrales, a diferencia de los hiperespectrales, son más adecuados para aplicaciones que necesitan datos espectrales generales, ya que operan dentro de bandas más amplias y menos numerosas. Eso sí, la resolución espacial suele ser mayor .
Tamaño Y Procesamiento De Los Datos
Debido a la gran cantidad de datos detallados que produce la teledetección hiperespectral, el procesamiento de datos requiere métodos complejos y que consumen muchos recursos. Para una interpretación adecuada de las imagenes satelitales, necesitará software y conocimientos especializados.
En comparación con los hiperespectrales, el menor número de bandas multiespectrales hace que estos datos sean más fáciles y rápidos de procesar. Esto funciona bien en situaciones en las que un análisis rápido o en tiempo real es de suma importancia. Hoy en día, el análisis de imágenes multiespectrales es más fácil gracias al abundante software y recursos disponibles y fáciles de usar, lo que hace que la tecnología sea accesible para una gran variedad de industrias y aplicaciones.
Coste
La complejidad de los sensores y el posterior procesamiento de los datos adquiridos definen el precio de ambas opciones. En la comparativa entre imágenes multiespectrales e hiperespectrales, éstas últimas suelen ser más costosas y requieren más recursos. Las primeras, una opción más asequible, se utilizan de forma frecuente salvo que se necesiten datos exactos (por ejemplo, sobre materiales).
Dependencia De Las Condiciones Atmosféricas
La teledetección hiperespectral se ve fácilmente afectada por las condiciones ambientales y requiere una calibración exhaustiva. Por ello, las imágenes hiperespectrales sólo deben utilizarse en entornos controlados o para estudios científicos muy particulares. Las imágenes multiespectrales no tienen estas restricciones; funcionan bien en una amplia gama de entornos y se ven menos afectadas por las interferencias atmosféricas, por lo que tienen más usos potenciales.
Las imágenes hiperespectrales tienen mucho potencial por explotar, pero de momento se emplea sobre todo en investigación científica. En cambio, las imágenes multiespectrales son más que suficientes para las necesidades de los usuarios ocasionales en una amplia gama de aplicaciones de teledetección. La mayoría de los satélites y constelaciones ofrecen datos de este tipo, fácilmente disponibles en la plataforma EOSDA LandViewer.
Aplicaciones De Las Tecnologías Multiespectral E Hiperespectral
Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales tienen numerosos usos prácticos en distintos ámbitos, como la agricultura, la investigación medioambiental o la gestión de catástrofes, entre otros. Mientras que las imágenes hiperespectrales se utilizan más habitualmente en geología y desarrollo de minerales para recopilar información sobre materiales, las imágenes multiespectrales se emplean en agricultura y silvicultura para recopilar datos sobre la superficie terrestre, su cobertura y los patrones de cambio.
Agricultura De Precisión
Gracias a su accesibilidad y facilidad de análisis respecto a los datos hiperespectrales, los multiespectrales se han convertido en información habitual en las soluciones de agricultura de precisión para consultoría agrícola y para otros agentes del sector. Las imágenes multiespectrales de alta resolución ayudan a los agricultores a monitorizar la salud de los cultivos, identificar plagas y enfermedades, regar con precisión y llevar a cabo una fertilización de tasa variable. Otra aplicación común es la de ayudar en la gestión sostenible de la tierra, distinguiendo entre los distintos cultivos, así como entre la cubierta vegetal y el suelo desnudo.
Análisis De La Vegetación
Muchos aspectos de la cubierta vegetal se estudian utilizando datos hiperespectrales y multiespectrales. La detección de cambios en la vegetación, en particular mediante imágenes multiespectrales, es esencial para monitorizar y controlar cómo cambia la cubierta vegetal de una determinada región a lo largo del tiempo. Las imágenes de satélite también pueden utilizarse para evaluar la diversidad vegetal como parte de la investigación sobre biodiversidad .
Monitorización Y Vigilancia Medioambiental
Las imágenes multiespectrales son perfectas para detectar cambios en el uso del suelo y la cubierta vegetal, así como para evaluar el estado de salud de distintos ecosistemas, como bosques y humedales. Las imágenes hiperespectrales pueden ser útiles para cartografiar estructuras hidrológicas. Los investigadores recurren cada vez más a la teledetección hiperespectral y multiespectral para monitorizar mejor las masas de agua, su contaminación y los cambios en la calidad del agua.
Gestión De Catástrofes
Existe una gran dependencia de la tecnología de teledetección en la preparación ante emergencias y la evaluación de catástrofes. Las imágenes multiespectrales son muy útiles para estimar los daños causados por terremotos, inundaciones, huracanes y otras catástrofes naturales o provocadas por el hombre. Además, al proporcionar datos casi en tiempo real incluso de las regiones más remotas y subdesarrolladas, ayuda a coordinar y asignar la respuesta a las catástrofes. Estos datos, por ejemplo, se emplearon ampliamente para analizar y mitigar desastres naturales en 2023.
Silvicultura
Los últimos avances en los sensores multiespectrales e hiperespectrales han simplificado y mejorado enormemente la precisión de la detección remota de especies arbóreas. Cuando se trata de evaluar la salud de los bosques o controlar la deforestación y la gestión forestal sostenible, las imágenes multiespectrales tienen un valor incalculable. Al monitorizar con precisión los cambios y desviaciones en la salud de las plantas, estas imágenes desempeñan un papel importante en la detección de regiones que pueden estar en riesgo de incendio forestal.
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El futuro parece prometedor gracias a las imágenes hiperespectrales y multiespectrales, que cada vez se usan más. Se prevé que las imágenes hiperespectrales sean más accesibles a medida que mejoren tanto la miniaturización de los sensores como el análisis de datos. Con las imágenes multiespectrales se obtendrá una visión más profunda gracias a la ampliación de su cobertura espectral y a su combinación con otros métodos de teledetección.
Hiperespectral Y Multiespectral: ¿Qué Opción Elegir?
A la hora de decidir entre imágenes multiespectrales e hiperespectrales, evalúe qué es más relevante para su tarea: mayor detalle espectral o eficiencia operativa. Los sensores hiperespectrales, que detectan numerosas bandas estrechas, proporcionan amplia información sobre las firmas espectrales distintivas de los distintos materiales. Sin embargo, una resolución espectral tan alta requiere capacidades computacionales superiores, un procesamiento de datos complejo y conocimientos expertos para interpretar los resultados.
Debido a su práctico equilibrio entre resolución espectral y eficacia operativa, las imágenes multiespectrales triunfan con frecuencia sobre las hiperespectrales. Los clientes pueden disfrutar de soluciones más económicas con las imágenes multiespectrales porque no necesita tanta complejidad de almacenamiento y procesamiento de datos. Al mismo tiempo, estas imágenes de satélite de alta resolución pueden proporcionar una visualización detallada de la cubierta terrestre. Cuando basta con una vista desde arriba y no es necesaria una discriminación espectral ultrafina, estas imágenes son una solución práctica que ahorra dinero y cumple su cometido.
Acerca del autor:
Petro Kogut es doctor en Física y Matemáticas y es autor de múltiples publicaciones científicas. Es profesor asociado de Soros, así como director del departamento de ecuaciones diferenciales de la Universidad Nacional de Dnipro Oles Honchar. Ha recibido numerosas becas, premios, condecoraciones honoríficas, medallas y otros galardones. El Prof. Dr. Kogut presta asesoramiento científico a EOS Data Analytics.
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