La vista desde el espacio y lo que nos dice
Los satélites de observación de la Tierra proporcionan datos para una gran variedad de aplicaciones, desde el seguimiento del cambio climático y la documentación de crímenes de guerra hasta la planificación de ayuda en caso de catástrofes y la evaluación de la profundidad de la nieve. Los investigadores de la ETH también son grandes beneficiarios. Los satélites de la Agencia Espacial Europea (ESA) orbitan a una altitud de 700 kilómetros y transmiten señales de radar a la Tierra. Estas se dispersan por la superficie del planeta y se reflejan de vuelta al satélite, lo que permite obtener imágenes del terreno incluso cuando el cielo está nublado. En este momento, Konrad Schindler y su equipo están interesados en imágenes de Ucrania. «Los satélites sobrevuelan el país cada dos días, lo que nos proporciona una especie de vídeo a cámara lenta», explica Schindler, director del Instituto de Geodesia y Fotogrametría de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich. «Si la señal llega a un montón de escombros donde antes había edificios intactos, rebota de forma diferente». Esto se debe a que las superficies lisas reflejan las ondas de radio con mayor eficacia que las superficies rugosas. No es que el ojo desnudo pueda interpretar con claridad este flujo de imágenes de libre acceso. Esa es la tarea de un sistema de vigilancia automático que aprovecha el poder de la inteligencia artificial. «El sistema utiliza estadísticas para identificar patrones en los datos», explica Schindler. Se trata de un ejemplo de aprendizaje automático, en el que un sistema de inteligencia artificial se entrena con imágenes de referencia que muestran claramente, por ejemplo, la diferencia entre un edificio destruido y uno que sigue intacto. Los datos de referencia fueron facilitados por UNOSAT, el Centro de Satélites de las Naciones Unidas. Allí, los expertos examinan minuciosamente imágenes de alta resolución procedentes de fuentes comerciales para identificar daños en los edificios y documentar así crímenes de guerra como el bombardeo de infraestructuras civiles. “Nuestro sistema de vigilancia no está diseñado para sustituir a estas personas”, afirma Schindler. “Pero su capacidad para cubrir grandes áreas les proporciona una orientación útil sobre dónde buscar más de cerca”. Viaje al espacio en globo Este texto apareció en el número 24/04 de la revista ETH Globe . DescargarLeer el número completo (PDF, 4,7 MB) Mapas para organizaciones de ayuda El mapeo de los daños de guerra es uno de los dos proyectos en los que los investigadores de la ETH han colaborado con el Comité Internacional de la Cruz Roja (CICR). “El segundo buscaba responder a una pregunta aparentemente muy simple: ¿dónde está la gente?”, explica Schindler. Cuando el CICR lanza operaciones de socorro o campañas de vacunación tras catástrofes naturales, necesita datos sobre la densidad de población. En los países menos desarrollados, a menudo faltan estos datos, y es entonces cuando la Cruz Roja recurre a los mapas de población que el grupo de Schindler crea a partir de datos satelitales. Los investigadores de la ETH utilizan este potente cóctel de observación por satélite y aprendizaje automático en una amplia gama de áreas. En colaboración con la start-up suiza ExoLabs, por ejemplo, han desarrollado un sistema que ofrece una evaluación más rápida y precisa de la capa de nieve que la obtenida a partir de fuentes convencionales. Los investigadores comenzaron alimentando el sistema con estimaciones de la profundidad de la nieve en Suiza basadas en imágenes de satélite y mapas de elevación digitales. Mediante comparaciones con datos precisos recopilados por aeronaves y estaciones meteorológicas terrestres, el sistema aprendió a mejorar las estimaciones basadas en satélite. Ahora proporciona mapas diarios de la profundidad de la nieve, un servicio que pronto se lanzará de forma comercial. Ya se ha puesto a disposición de forma gratuita un mapa mundial de la altura de los árboles, basado también en datos satelitales y utilizado principalmente con fines medioambientales. «Desde el espacio no se puede ver la base de un árbol, pero la señal reflejada contiene información detallada, sobre todo en el rango infrarrojo, de la que se puede obtener mucha información sobre la vegetación», explica Schindler. A partir de datos de referencia de un escáner láser a bordo de la Estación Espacial Internacional (ISS), un programa informático ha aprendido a calcular la altura de los árboles a partir de los patrones de iluminación de la zona observada. Un pulso láser que rebota en la copa de un árbol tarda un mínimo de tiempo en volver a la ISS que uno reflejado desde el suelo. Esta diferencia es suficiente para calcular la altura de la vegetación local. Sistema de alerta temprana para bosques “El mapeo global de la altura de las copas de los árboles también proporciona información interesante sobre la edad de la vegetación”, dice Verena Griess, catedrática de Gestión de Recursos Forestales y directora del Instituto de Ecosistemas Terrestres de la ETH de Zúrich. Ella y su equipo están utilizando datos satelitales para descubrir más sobre la salud de los árboles. “El cambio climático nos ha llevado a una era de cambios rápidos”, dice Griess. “Esto también se aplica a nuestros bosques, donde los problemas causados por plagas, derribos, incendios y sequías están aumentando considerablemente”. Con los datos satelitales, los investigadores planean establecer un sistema de alerta temprana que nos avise de los bosques en peligro incluso antes de que los daños sean visibles para el ojo humano. Este sistema también podría usarse para detectar los primeros signos de incendios forestales en áreas escasamente pobladas o para mostrar dónde se requieren medidas correctivas en Suiza para salvaguardar la protección contra los peligros naturales que ofrece la silvicultura. Los datos satelitales también podrían identificar áreas que son adecuadas para la extracción de madera o que requieren conservación debido a su alta biodiversidad. “Nuestro objetivo es garantizar que se tome la decisión correcta para cada lugar”, explica Griess. Los investigadores están trabajando en un modelo que podrá identificar automáticamente las especies de árboles a partir de imágenes satelitales. El modelo, entrenado con datos de lugares donde se sabe que