Actualmente existen diferentes misiones satelitales dedicadas a la monitorización de la Tierra. Las más conocidas, debido en gran medida a su política de libre distribución de los datos, son Landsat, MODIS y Sentinels. Cada misión tiene un conjunto de satélites, por ejemplo, Landsat y Sentinel-2 están dedicadas a monitorizar la Tierra con imágenes satelitales constituidas por píxeles que representan áreas en la superficie terrestre de entre 10 y 60 metros cuadrados. Sin embargo, esta precisión en términos de resolución de la imagen revierte en una reducida revisita (frecuencia de cobertura) del satélite, que pasa cada 15 ó 16 días. Otras misiones como MODIS o Sentinel-3, reducen esta periodicidad hasta conseguir una imagen diaria de toda la superficie terrestre, aunque a costa de reducir la calidad de la imagen con píxeles de entre 200 y 1000 metros. Este comportamiento puede verse reflejado en la Figura 1, donde para el mismo día se obtiene una imagen completa de la península Ibérica en el caso del satélite Terra de MODIS y una franja para el caso de Landsat-8.

En este proyecto estamos desarrollando una plataforma para el procesamiento automático de imágenes satelitales con el objetivo de combinar las imágenes de dos misiones diferentes (por ejemplo, imágenes Landsat8 y MODIS) para así mejorar la calidad y la resolución espaciotemporal de la imagen resultante.

El grupo de investigación Estadística Espacial de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) ha logrado algunos hitos en el ámbito de la teledetección, que se utilizarán para el desarrollo de este nuevo proyecto, como el algoritmo IMA que mejora la calidad de las imágenes satelitales o el paquete rsat (figura 2, https://github.com/spatialstatisticsupna/rsat), capaz de automatizar la búsqueda y descarga de imágenes satelitales, así como de preparar los datos para su futuro procesamiento.

La plataforma que se desarrollará en este nuevo proyecto permitirá al futuro usuario seleccionar un intervalo de fechas concreto y una región de interés. Partiendo de esa información, la plataforma accederá a las bases de datos de la NASA y de la Agencia Espacial Europea para obtener las imágenes de libre distribución. Las imágenes se procesarán obteniendo imágenes diarias de buena calidad que se facilitarán al usuario mediante un servicio web. Adicionalmente, la plataforma permitirá hacer pedidos de algunos de los índices espectrales más utilizados para monitorizar la Tierra.

La principal ventaja de esta plataforma es doble: por un lado, utilizará un novedoso algoritmo de fusión de datos para facilitar nuevas imágenes en días en las que no hay imágenes disponibles con la resolución requerida. El algoritmo será capaz de trabajar sin supervisión humana y en presencia de nubes. Por otro lado, la plataforma funcionará en un entorno escalable, de manera que podrá incluir o eliminar nodos de procesamiento en función de las necesidades computacionales. Esta arquitectura proporcionará un servicio de procesamiento de imágenes bajo demanda, que podrán ser solicitadas por empresas y otras organizaciones públicas o privadas.

La Figura 3 muestra el diseño preliminar de la plataforma en el momento de selección del periodo y región de interés. En resumen, mediante este proyecto se proporcionarán imágenes satelitales diarias con resoluciones espaciales de calidad, que contribuirán a una mejor vigilancia de la Tierra con claros beneficios socio-económicos. Entre ellos destacamos la evaluación de riesgos (evaluación diaria de inundaciones o extensiones de incendios), la evaluación del cumplimiento de la Política Agrícola Comunitaria en Europa o el seguimiento de la masa forestal y del cambio climático.