Cada vez que se produce un incendio forestal importante aparece la misma pregunta: ¿qué imágenes satelitales deberíamos utilizar para analizarlo? Entre Sentinel, Landsat, MODIS o los distintos servicios de Copernicus, es habitual perderse entre resoluciones espaciales, frecuencias de adquisición y tipos de sensores.
Por eso, en este artículo vamos a plantear un flujo de trabajo sencillo y reproducible que cualquier persona puede seguir para monitorizar un incendio forestal utilizando datos abiertos del programa Copernicus.
Misiones y sensores más habituales
Lo primero es conocer cuales son los sensores y misiones más habituales que nos vamos a encontrar. La siguiente tabla resume las principales características de las misiones satelitales más utilizadas en monitorización de incendios forestales.
En ella se comparan aspectos importantes como el tipo de sensor, la resolución espacial y la frecuencia de resolución temporal. Comprender estas diferencias resulta fundamental para seleccionar correctamente qué datos utilizar en función de la escala y rapidez del análisis que queramos realizar.
| Misión / Sensor | Programa | Tipo de sensor | Resolución espacial | Resolución temporal |
|---|---|---|---|---|
| Sentinel-2 | Copernicus | Óptico multiespectral | 10 m, 20 m y 60 m | 5 días |
| Landsat 8 y 9 | NASA | Óptico multiespectral + térmico | 30 m (óptico), 100 m (térmico) | 8 días combinados |
| MODIS | NASA | Óptico + térmico | 250 m, 500 m y 1 km | 1-2 días |
| VIIRS | NASA | Óptico + térmico | 375 m y 750 m | ~12 horas |
| Sentinel-3 | Copernicus | Óptico + térmico | 300 m – 1 km | 1-2 días |
Primer paso: localizar el incendio con EFFIS
Cuando un incendio está activo, lo más importante es disponer de información actualizada lo antes posible. Para ello, una de las herramientas más útiles es el European Forest Fire Information System (EFFIS), integrado dentro del programa Copernicus.
EFFIS utiliza información procedente de sensores como MODIS y VIIRS (por tanto, integra datos de múltiples programas internacionales, no únicamente europeos) para detectar anomalías térmicas y áreas quemadas prácticamente en tiempo real. Gracias a ello, es posible visualizar incendios activos y seguir su evolución diaria en toda Europa.
La gran ventaja de esta plataforma es que no necesitamos descargar datos ni realizar ningún procesamiento previo. Simplemente accedemos al visor y localizamos el incendio que queremos analizar. En muchos casos, las detecciones aparecen disponibles pocas horas después del evento.
Segundo paso: analizar imágenes de Sentinel-2 o Landsat 8 y 9
Una vez localizado el incendio, el siguiente paso consiste en trabajar con imágenes de mayor resolución espacial. Aquí es donde misiones como Sentinel-2 o Landsat 8 y 9 se convierten en herramientas fundamentales.
Por un lado, Copernicus Programme Sentinel-2 ofrece imágenes ópticas multiespectrales con una resolución espacial de hasta 10 metros y una resolución temporal aproximada de 5 días gracias a la combinación de los satélites Sentinel-2A y Sentinel-2B. Estas características lo convierten en una de las mejores opciones para analizar incendios con bastante detalle espacial y temporal.
Por otro lado, Landsat 8 y Landsat 9, desarrollados por NASA y el United States Geological Survey (USGS), ofrecen imágenes con una resolución espacial de 30 metros y una resolución temporal de 16 días para cada satélite, aunque trabajando conjuntamente pueden reducir considerablemente el tiempo de revisita.
En el caso de Sentinel-2, las imágenes pueden consultarse directamente desde Copernicus Browser, mientras que para Landsat 8 y 9 una de las plataformas más utilizadas es EarthExplorer del USGS.
Desde estos visores podemos:
- Crear composiciones en falso color.
- Comparar imágenes antes y después del incendio.
- Visualizar cicatrices de fuego.
- Aplicar índices espectrales como el NBR.
- Generar pequeñas animaciones temporales.
Además, ambas plataformas permiten descargar las imágenes para continuar trabajando posteriormente en entornos más avanzados como QGIS, SNAP, Google Earth Engine o Python.
Tercer paso: procesamiento y análisis avanzado con QGIS, SNAP, LeoWorks o librerías de Python
Una vez descargadas las imágenes, existen múltiples herramientas con las que podemos realizar análisis más avanzados.
Programas como QGIS permiten trabajar de forma visual con bandas espectrales, índices y clasificaciones raster. SNAP, desarrollado por la Agencia Espacial Europea, es otra de las herramientas más utilizadas para el procesamiento de datos Sentinel. También existen opciones más didácticas y ligeras como LeoWorks, muy útiles para introducirse en el análisis de imágenes satelitales.
Para quienes buscan automatizar procesos o desarrollar análisis reproducibles, también es posible trabajar mediante Python utilizando librerías como GDAL o Rasterio, ampliamente empleadas en el ámbito profesional de la teledetección.
Google Earth Engine como alternativa para unificar todas las plataformas en una
Por otro lado, plataformas como Google Earth Engine permiten trabajar directamente en la nube sin necesidad de descargar previamente las imágenes.
De hecho, Google Earth Engine puede utilizarse desde el inicio del flujo de trabajo, ya que ofrece acceso directo a colecciones completas de Sentinel, Landsat o MODIS prácticamente en tiempo real, facilitando tanto la visualización como el procesamiento masivo de datos.
Un flujo de trabajo accesible para cualquier usuario
La gran ventaja del ecosistema Copernicus es que ofrece herramientas gratuitas y abiertas para trabajar con incendios forestales casi en tiempo real.
Un flujo de trabajo sencillo sería:
- EFFIS para detección inicial
- Copernicus Browser o Lansat Explorer para análisis visual
- Herramientas como QGIS, SNAP o Google Earth Engine para el procesamiento
Con el flujo anterior, cualquier usuario puede comenzar a explorar el potencial de la teledetección aplicada a emergencias ambientales.
Y aunque aquí hemos mostrado una metodología básica, estas mismas técnicas son las que utilizan actualmente investigadores, administraciones y empresas para monitorizar incendios a gran escala.
Porque entender cómo trabajar con datos satelitales ya no es algo exclusivo de especialistas: hoy cualquiera puede empezar desde casa utilizando herramientas completamente abiertas.
Si te interesa profundizar en estas técnicas y aprender a trabajar de forma práctica con imágenes satelitales, en el curso de Teledetección con QGIS, Google Earth Engine, SNAP y LeoWorks abordamos desde los fundamentos de la observación de la Tierra hasta el procesamiento y análisis de datos procedentes de misiones como Sentinel o Landsat.
A lo largo de la formación aprenderás a visualizar, descargar, procesar e interpretar imágenes satelitales utilizando algunas de las herramientas más empleadas actualmente en el ámbito profesional, aplicando estos conocimientos a casos reales relacionados con el medio ambiente, la gestión del territorio y el análisis de fenómenos como los incendios forestales.
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