Análisis de imágenes de satélite

Aspectos fundamentales del análisis de imágenes de satélite

El proceso suele comenzar con la adquisición de imágenes procedentes de sensores de satélite, que a menudo captan datos a través de múltiples bandas espectrales(datos multiespectrales) o incluso cientos de bandas(datos hiperespectrales), que van más allá de la luz visible. Estos datos en bruto requieren un preprocesamiento para corregir las distorsiones atmosféricas, los errores geométricos y el ruido del sensor, garantizando la precisión. Tras el preprocesamiento, se utilizan técnicas de extracción de características, a menudo empleando redes neuronales convolucionales (CNN), para identificar patrones y características relevantes. Entre las tareas habituales de la visión por ordenador se encuentran la detección de objetos para localizar elementos concretos, como barcos o edificios, mediante recuadros delimitadores, y la segmentación de imágenes para clasificar los píxeles en categorías como masas de agua, bosques o zonas urbanas. Los modelos como Ultralytics YOLO, en particular versiones como YOLOv8 y la más reciente YOLO11, son idóneos para procesar eficientemente estos grandes conjuntos de datos gracias a su velocidad y precisión. Por último, las características extraídas se interpretan para generar perspectivas e informes. Plataformas como Ultralytics HUB pueden facilitar la formación de modelos personalizados y agilizar la implantación de modelos.

Aplicaciones reales

El análisis de imágenes por satélite tiene numerosas aplicaciones prácticas impulsadas por la IA:

• Agricultura de precisión: Control de la salud de los cultivos, predicción de rendimientos y optimización del riego mediante el análisis de firmas espectrales indicativas de estrés o patrones de crecimiento de la vegetación. Organizaciones como el USDA utilizan el NASS Cropland Data Layer para obtener información agrícola derivada de datos satelitales. Esto contribuye a las soluciones de IA en agricultura para una mejor gestión de las explotaciones.
• Gestión y respuesta ante catástrofes: Evaluación de los daños tras catástrofes naturales como inundaciones, incendios forestales o terremotos comparando las imágenes anteriores y posteriores al suceso. Esto ayuda a priorizar los esfuerzos de rescate y la asignación de recursos. El Centro de Satélites de las Naciones Unidas (UNOSAT) ofrece análisis de imágenes por satélite para emergencias humanitarias.
• Planificación y control urbanos: Seguimiento de la expansión urbana, control del desarrollo de infraestructuras y evaluación de los cambios en la densidad de población a lo largo del tiempo. Esto contribuye a la planificación sostenible de las ciudades, tal y como apoyan las iniciativas del grupo de Desarrollo Urbano del Banco Mundial.
• Conservación del medio ambiente: Cartografía de la deforestación, vigilancia de los casquetes polares, seguimiento de los patrones de migración de la fauna(papel de la visión por ordenador en la vigilancia de animales) y detección de actividades ilegales de tala o minería. Plataformas como Global Forest Watch utilizan mucho los datos por satélite para vigilar los bosques.

Diferencia con otros campos del análisis de imágenes

Aunque comparte técnicas básicas con la visión por ordenador (VC ) general y el reconocimiento de imágenes, el análisis de imágenes de satélite es distinto debido a varios factores:

• Escala: Se trata de imágenes que cubren vastas zonas geográficas, que a menudo requieren un procesamiento distribuido y algoritmos eficientes como los de la familia YOLO.
• Tipo de datos: Con frecuencia utiliza datos multiespectrales o hiperespectrales, captando información más allá del espectro visible, a diferencia de las imágenes RGB estándar utilizadas en muchas otras aplicaciones de CV.
• Retos específicos: Debe hacer frente a problemas singulares como las interferencias atmosféricas (nubes, bruma), las condiciones variables de iluminación y la necesidad de correcciones geométricas precisas (ortorrectificación) para alinear con exactitud las imágenes con las coordenadas terrestres.
• Enfoque: A diferencia del análisis de imágenesmédicas, que se centra en estructuras internas detalladas para el diagnóstico(detección de tumores en imágenes médicas), el análisis de satélites interpreta grandes superficies para obtener información sobre el medio ambiente, la agricultura o las infraestructuras. Se diferencia del rastreo de objetos estándar en que a menudo se ocupa de elementos estacionarios o de movimiento lento a gran escala, aunque el rastreo de objetos en movimiento, como barcos, también es una aplicación relevante.