LAS IMÁGENES
G174: FOTOINTERPRETACIÓN Y TELEDETECCIÓN
Domingo F. Rasilla
2026-01-26
💡 OBJETIVOS DE LA UNIDAD:
Los objetivos básico son los siguientes:
► Entender los conceptos de resolución espacial, espectral y radiométrica.
► Comprender el papel de los diferentes tamaños de pixel y escala.
► Conocer diferentes tipos de imágenes.
💡 MATERIALES PARA LA ACTIVIDAD:
En esta unidad no son necesarios materiales adicionales.
INTRODUCCIÓN
En este capítulo introductorio resulta conveniente definir algunos términos y conceptos fundamentales relacionados con las imágenes proporcionadas por los sensores remotos.
En primer lugar, debe señalarse que la energía electromagnética puede detectarse y registrarse tanto por medios fotográficos como electrónicos. En función del procedimiento empleado, es posible establecer la siguiente distinción:
Una imagen es cualquier representación pictórica de la energía electromagnética, con independencia de las longitudes de onda utilizadas o del dispositivo empleado para su detección y registro.
Una fotografía es una imagen obtenida mediante un procedimiento fotográfico, que se basa en reacciones químicas producidas sobre la superficie de una película sensible a la luz para detectar y registrar las variaciones de energía, normalmente procedentes de la región visible del espectro electromagnético.
De acuerdo con estas definiciones, todas las fotografías aéreas son imágenes, pero no todas las imágenes son fotografías aéreas.
Las imágenes procedentes de sensores remotos reproducen la energía electromagnética de forma electrónica, mediante una serie de valores numéricos en formato digital. El área escaneada se subdivide en pequeñas celdas de igual tamaño y forma, denominadas píxeles. El brillo relativo de cada píxel se representa mediante un valor numérico conocido como Número Digital (ND).
El rango de valores que puede adoptar el ND depende de la resolución radiométrica del sensor. Por ejemplo, en un sensor con una resolución radiométrica de 8 bits, los números digitales varían entre 0 y 255; en una representación en escala de grises, el valor 0 corresponde al color negro y el 255 al color blanco.
La posición de cada píxel dentro de una imagen satelital queda definida mediante un sistema de coordenadas tridimensional:
► X : Nº de columna de la matriz.
► Y : Nº de fila de la matriz.
► Z: nivel digital, que representa la intensidad radiométrica o tonalidad del píxel.
El ordenador representa gráficamente estos valores digitales mediante distintos niveles de gris o colores, generando así la imagen visible. Estas dos formas de representación —pictórica y digital— son intercambiables, ya que transmiten la misma información, aunque pueden producirse pérdidas de detalle al convertir de un formato a otro.
Las imágenes digitales se estructuran, por tanto, como matrices formadas por un número determinado de píxeles. Las dimensiones de cada píxel dependen directamente de la resolución espacial del sensor, que condiciona el nivel de detalle observable en la imagen.
RESOLUCIÓN ESPACIAL, TAMAÑO DE PIXEL Y ESCALA
La distancia entre el objeto observado y la plataforma de adquisición juega un papel fundamental tanto en el tamaño de la porción de la superficie terrestre cuya información es registrada como en el nivel de detalle de dicha información, estando ambos aspectos inversamente relacionados. Las imágenes procedentes de sensores a bordo de plataformas muy alejadas de la superficie terrestre (por ejemplo, los satélites) abarcan extensas áreas de la Tierra, pero proporcionan un menor nivel de detalle. Por el contrario, las fotografías aéreas cubren superficies mucho más reducidas, aunque con un nivel de detalle muy elevado (como ocurre, por ejemplo, con las ortofotografías más recientes del PNOA).
El nivel de detalle perceptible en una imagen depende de la resolución espacial del sensor. Este término hace referencia al tamaño de la característica más pequeña que puede ser distinguida en la imagen. En el caso de los sensores pasivos (dejando para más adelante el tratamiento específico de los sensores activos de microondas), la resolución espacial depende principalmente de su campo de visión instantáneo (Instantaneous Field of View, IFOV). El IFOV es el cono angular de visibilidad del sensor y determina el área de la superficie terrestre que el sensor “ve” desde una determinada altitud en un instante concreto.
La relación entre una distancia medida en la imagen y la distancia real correspondiente sobre el terreno se denomina escala. Por ejemplo, en un mapa a escala 1:100 000, un objeto que mide 1 cm en el mapa representa un objeto de 100 000 cm (1 km) en la realidad. El tamaño del área observada por el sensor se obtiene multiplicando el IFOV por la distancia entre el sensor y la superficie terrestre. Esta área recibe el nombre de celda de resolución y determina la resolución espacial máxima del sensor.
Para que un objeto sea detectable, su tamaño debe ser, por lo general, igual o mayor que la celda de resolución. Si el objeto es más pequeño, su señal se mezclará con la de otros elementos contenidos en la misma celda y el sensor registrará un valor medio de radiancia, lo que puede impedir su identificación. No obstante, en algunos casos, objetos de menor tamaño pueden ser detectados si su reflectancia o emisión domina claramente dentro de la celda.
Es importante distinguir entre tamaño de píxel y resolución espacial, ya que no son conceptos estrictamente sinónimos. Si un sensor tiene una resolución espacial de 20 metros y la imagen se representa a resolución completa, cada píxel corresponderá a un área de 20 m × 20 m sobre el terreno, coincidiendo en este caso tamaño de píxel y resolución espacial. Sin embargo, una imagen puede mostrarse con un tamaño de píxel diferente de la resolución original del sensor, por ejemplo mediante procesos de remuestreo o promediado que agrupan píxeles para representar áreas mayores.
De forma general, las imágenes en las que sólo pueden distinguirse objetos de gran tamaño se consideran de baja resolución, mientras que aquellas que permiten identificar objetos pequeños se califican como de alta resolución o resolución fina. Los sensores militares, por ejemplo, están diseñados para captar el máximo nivel de detalle posible y presentan resoluciones espaciales muy elevadas. Los satélites comerciales, por su parte, ofrecen imágenes con resoluciones que varían desde unos pocos metros hasta varios kilómetros. En términos generales, cuanto más fina es la resolución espacial, menor es el área total del terreno que puede ser cubierta en una sola imagen.
RESOLUCIÓN ESPECTRAL
La resolución espectral indica el número y la anchura de las bandas espectrales que un sensor es capaz de discriminar. Cuanto mayor es esta resolución, más información se obtiene sobre el comportamiento de una misma cubierta u objeto en diferentes regiones del espectro electromagnético.
En el Capítulo 1 se ha introducido el concepto de respuesta espectral y las curvas de emisividad o reflectancia espectral, que describen cómo una superficie refleja y/o emite radiación en función de la longitud de onda. Las distintas clases de objetos presentes en una imagen pueden diferenciarse comparando su respuesta espectral en diversos intervalos del espectro.
Clases generales como el agua y la vegetación suelen separarse fácilmente utilizando rangos de longitud de onda relativamente amplios, como el visible y el infrarrojo cercano.
En cambio, clases más específicas —por ejemplo, distintos tipos de rocas o minerales— pueden presentar respuestas espectrales similares en bandas anchas y requieren la comparación en intervalos espectrales mucho más estrechos para ser correctamente discriminadas. En estos casos, resulta necesario emplear sensores con una mayor resolución espectral.
La resolución espectral describe, por tanto, la capacidad de un sensor para registrar intervalos finos de longitud de onda. Cuanto más alta es la resolución espectral, más estrecho es el rango de longitudes de onda correspondiente a cada banda o canal del sensor.
Un ejemplo sencillo lo proporcionan los sistemas fotográficos.
La película en blanco y negro registra energía procedente de una amplia franja del espectro visible, sin distinguir entre longitudes de onda individuales. Por ello, su resolución espectral es baja, ya que se obtiene únicamente una medida global de la reflectancia en todo el visible.
La película en color, aunque también es sensible a la parte visible del espectro, presenta una resolución espectral mayor, al registrar de forma separada la energía reflejada en las regiones azul, verde y roja. Esto permite representar los objetos con distintos colores en función de su comportamiento espectral en cada uno de estos intervalos.
Muchos sistemas de teledetección registran la energía reflejada o emitida en varios rangos espectrales discretos, dando lugar a los denominados sensores multiespectrales, que serán tratados con mayor detalle en los apartados siguientes.
Una evolución de estos sistemas son los sensores hiperespectrales, capaces de detectar cientos de bandas espectrales muy estrechas, principalmente en las regiones visible, infrarrojo cercano e infrarrojo medio del espectro electromagnético. Su altísima resolución espectral permite una discriminación muy fina entre diferentes materiales y cubiertas, basada en sutiles diferencias de su respuesta espectral a lo largo del espectro.
| Tipo de sistema / sensor | Resolución espectral | Número de bandas | Anchura típica de las bandas | Ejemplos | Aplicaciones principales |
|---|---|---|---|---|---|
| Fotografía en blanco y negro | Muy baja | 1 | Muy amplia (todo el visible) | Fotografía aérea clásica | Análisis morfológico, interpretación visual básica |
| Fotografía en color | Baja | 3 | Amplias (azul, verde, rojo) | Fotografía aérea en color | Interpretación visual, identificación general de cubiertas |
| Sensores pancromáticos | Baja | 1 | Amplia (visible o visible + NIR) | SPOT PAN, WorldView PAN | Alta resolución espacial, fusión de imágenes |
| Sensores multiespectrales | Media | 3–15 | Moderadas | Landsat, Sentinel-2, MODIS | Clasificación de cubiertas, vegetación, agua, suelo |
| Sensores hiperespectrales | Muy alta | Decenas a cientos | Muy estrechas | AVIRIS, Hyperion, PRISMA | Identificación de minerales, especies vegetales, análisis detallado de materiales |
RESOLUCIÓN RADIOMÉTRICA
La resolución radiométrica indica el número de niveles de brillo que un sensor es capaz de discriminar y registrar en una imagen. Se expresa en bits (dígitos binarios) y define el rango de valores numéricos disponibles para representar la energía electromagnética detectada. En una imagen digital, estos valores se corresponden con el valor máximo que puede alcanzar el Número Digital (ND). Por ejemplo, una imagen con una resolución radiométrica de 8 bits dispone de 256 niveles de brillo.
En una imagen digital, cada píxel puede asumir un conjunto determinado de valores en función de su resolución radiométrica. Así, en una imagen de 8 bits, los valores digitales varían entre 0 y 255, representando diferentes tonalidades de gris. El número de niveles de gris disponibles se determina mediante la expresión:
2^{} =
donde \(n\) es el número de bits utilizados para codificar la información radiométrica.
Mientras que la disposición de los píxeles define la estructura espacial de una imagen, las características radiométricas describen el contenido real de información que contiene. La resolución radiométrica está directamente relacionada con la sensibilidad del sensor a la magnitud de la energía electromagnética registrada. Cuanto mayor sea la resolución radiométrica, mayor será la capacidad del sistema para discriminar pequeñas diferencias en la energía reflejada o emitida por los objetos de la superficie.
Los datos de imagen se representan mediante números digitales positivos que varían desde 0 hasta un valor máximo determinado por una potencia de 2 menos uno. Este rango depende del número de bits empleados en la codificación binaria. Cada bit representa una potencia de 2 (por ejemplo, \(1 \text{ bit} = 2^{1} = 2\)).
Así, un sensor que utilice \(8\) bits podrá registrar \(2^{8} = 256\) valores digitales, comprendidos entre 0 y 255, mientras que uno de 4 bits sólo dispondrá de \(2^{4} = 16\) valores, con un rango entre 0 y 15, lo que implica una resolución radiométrica considerablemente menor.
Habitualmente, los datos radiométricos se visualizan mediante una escala de grises, en la que el negro corresponde al valor digital 0 y el blanco al valor máximo permitido por la profundidad radiométrica (por ejemplo, 255 en imágenes de 8 bits). Al comparar imágenes con distintas resoluciones radiométricas (por ejemplo, 2 bits frente a 8 bits), se aprecia claramente cómo una mayor resolución radiométrica permite representar un mayor nivel de detalle tonal y gradaciones más suaves de brillo.
| Resolución radiométrica (bits) | Niveles de gris disponibles | Rango de valores de ND | Capacidad de discriminación tonal |
|---|---|---|---|
| 1 bit | 2 | 0 – 1 | Muy baja (blanco / negro) |
| 2 bits | 4 | 0 – 3 | Muy baja |
| 4 bits | 16 | 0 – 15 | Baja |
| 6 bits | 64 | 0 – 63 | Media |
| 8 bits | 256 | 0 – 255 | Alta (caso clásico) |
| 10 bits | 1 024 | 0 – 1 023 | Muy alta |
| 12 bits | 4 096 | 0 – 4 095 | Excelente |
| 16 bits | 65 536 | 0 – 65 535 | Muy alta (uso científico) |
RESOLUCIÓN TEMPORAL
Además de la resolución espacial, espectral y radiométrica, también es importante considerar el concepto de resolución temporal. Es el tiempo necesario para volver a visitar la misma zona de la Tierra (NASA, 2011). Se refiere a la periodicidad con la que éste adquiere imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. El ciclo de cobertura está en función de las características orbitales de la plataforma (altura, velocidad, inclinación), así como del diseño del sensor. Ya se aludió a esta idea previamente, cuando se discutió el concepto de período de revisita, que se refiere al tiempo que tarda un satélite en completar un ciclo orbital completo. El período de revisión de un sensor satelital suele ser de varios días. Por lo tanto, la resolución temporal absoluta de un sistema de detección remota para obtener imágenes de la misma área exacta en el mismo ángulo de visión por segunda vez es igual a este período. Sin embargo, debido a cierto grado de superposición en las franjas de imágenes de órbitas adyacentes para la mayoría de los satélites y el aumento de esta superposición con el aumento de la latitud, algunas áreas de la Tierra tienden a ser re-imágenes con más frecuencia. Además, algunos sistemas satelitales pueden apuntar sus sensores para obtener imágenes de la misma área entre diferentes pases de satélite separados por períodos de uno a cinco días. Por lo tanto, la resolución temporal real de un sensor depende de una variedad de factores, incluidas las capacidades del satélite/sensor, la superposición de franjas y la latitud.
En cualquier caso, se suele distinguir 3 categorías:
Alta resolución temporal: < 1 día - 3 días
Media resolución temporal: 4 - 16 días
Baja resolución temporal: > 16 días
La capacidad de recolectar imágenes de la misma área de la superficie de la Tierra en diferentes períodos de tiempo es uno de los elementos más importantes a la hora de trabajar con este tipo de información. Las características espectrales de los objetos situados sobre la superficie terrestre pueden cambiar con el tiempo, y estos cambios se detectan cuando se recopilan y comparan imágenes multitemporales. Al obtener imágenes de forma continua en diferentes momentos del tiempo, se pueden seguir los cambios que tienen lugar en la superficie de la Tierra, ya sea naturales (por ejemplo, en la cubierta vegetal o inundaciones) o inducidos por humanos (como cambios urbanos, deforestación etc…). Por ejemplo, durante la temporada de crecimiento, la vegetación cambia continuamente de estado, por lo que monitorear esos cambios depende de cuándo y con qué frecuencia se recogen las imágenes.
El factor tiempo en la obtención de imágenes es importante cuando:
Las nubes persistentes ofrecen vistas claras limitadas de la superficie de la Tierra (a menudo en los trópicos)
Los fenómenos de corta duración (inundaciones, mareas negras, etc.) necesitan ser fotografiados
Se requieren comparaciones multitemporales (por ejemplo, la propagación de una enfermedad forestal de un año al siguiente)
La apariencia cambiante de una característica a lo largo del tiempo se puede utilizar para distinguirla de características casi similares (trigo/maíz)
Tipos de imágenes
Imagen multiespectral (MS)
Imagen que lleva asociados varios valores numéricos a cada píxel, tantos como bandas espectrales sea capaz de detectar el sensor. A priori, es el tipo de producto más útil ya que nos proporciona, en cierto modo, la firma espectral de los distintos elementos presentes en la imagen. Es captada mediante un sensor digital que mide la reflectancia en muchas bandas.
Fuente. Felicisimo, Angel. (1994). Modelos Digitales del Terreno. Introducción y Aplicaciones en las Ciencias Ambientales.
Imagen pancromática (PAN)
Dispone de una sola banda espectral que abarca comúnmente gran parte del visible y comienzo del infrarrojo, obteniendo como resultado una imagen que habitualmente se representa en una escala de grises (imagen en blanco y negro). Como contrapartida, tienen la ventaja de poseer mayor resolución espacial que las multiespectrales que proporciona el mismo satélite. Es por ello que son muy interesantes para la detección de pequeños elementos de la superficie terrestre que no son distinguibles en la imagen multiespectral.
Imagen fusionada (Pan-Sharpened)
Este tipo de imagen se obtiene mediante la fusión de una imagen multiespectral con una pancromática. Básicamente, consiste en asignar a cada píxel de la imagen pancromática los valores procedentes de un algoritmo que combina la imagen pancromática con la multiespectral.
http://www.gisandbeers.com/pansharpening-mejorando-la-resolucion-de-imagenes-satelite/
Imagen estéreo
En realidad, se refiere a dos imágenes de una misma zona tomadas con ángulos de visión distintos. Muchos satélites tienen la capacidad de reorientar el sensor, lo que les permite tomar, en una o en sucesivas pasadas, este tipo de imágenes.
Fuente: Alamy