Imágenes multiespectrales reflectantes de banda ancha
Los sensores multiespectrales reflectantes de banda ancha y los sensores térmicos se tratan por separado al estar basados en una física diferente. En la práctica, sin embargo, estos dos grupos de sensores pasivos se montan a menudo en el mismo instrumento como bandas diferentes. Esto es cierto para muchos sistemas de sensores, como TM, Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM +), y ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) (Tabla 1).
Los datos de imágenes multiespectrales de reflexión de banda ancha son los más utilizados para los estudios geológicos y ambientales y se consideran una herramienta operativa eficaz para la cartografía de las estructuras tectónicas y la litología, para la exploración de minerales, para la planificación logística, y para la navegación de la encuesta de campo. Ampliando el alcance de las aplicaciones desde la observación de la Tierra hasta el estudio planetario, este grupo de sensores son a menudo las principales herramientas para la recogida de datos de otros planetas. Un ejemplo típico es la exploración de Marte.
La familia de satélites americanos Landsat TM, ETM +, y la familia de satélites franceses SPOT (Système Pour 1’Observation de la Terre) de alta resolución visible (HRV) son los sistemas de observación de la Tierra más utilizados, proporcionando datos de imágenes multiespectrales y pancromáticas de banda ancha de cobertura global. Como se muestra en la Tabla 1, estos tipos de sistemas de sensores operan en: el rango espectral visible con bandas equivalentes a tres colores primarios; azul (380-440 nm), verde (440-600 nm), y rojo (600-750 nm); el rango infrarrojo cercano (NIR) (750-1100 nm), y el rango infrarrojo de onda corta (SWIR) (1550-2400 nm). El número de bandas y la anchura espectral en los rangos espectrales VNIR (infrarrojo cercano visible) y SWIR dependen de las ventanas atmosféricas y del diseño del sensor. Por ejemplo, la anchura espectral de las bandas SWIR tiene que ser mucho mayor que la de las bandas visibles si se quiere conseguir la misma resolución espacial, como es el caso de las bandas TM 5 y 7, porque la radiación solar en la región espectral SWIR es significativamente más débil que la de la gama espectral visible.
En general, la banda «ancha» significa que la gama espectral es significativamente más amplia que unos pocos nanómetros, excepto en el caso de los sistemas de sensores hiperespectrales que se describen a continuación. Los sistemas de sensores multiespectrales reflectantes de banda ancha son un compromiso satisfactorio entre la resolución espacial y la resolución espectral. Con bandas espectrales relativamente amplias, un sistema de sensores de este tipo ofrece una resolución espacial razonable con una elevada SNR (relación señal-ruido) y, mientras tanto, al operar en una amplia gama espectral que va desde el VNIR hasta el SWIR, un sistema de este tipo puede proporcionar imágenes de bandas multiespectrales, lo que permite la identificación de los principales objetos del terreno y la discriminación de varios tipos de cobertura del suelo. Con la espectacular mejora de la tecnología de los sensores, desde los escáneres mecánicos hasta los escáneres de escoba de empuje, pasando por las cámaras digitales CCD, la resolución espacial de las imágenes multiespectrales de banda ancha no deja de mejorar. En el caso de los satélites de órbita polar cercana síncrona al Sol, la resolución espacial de este tipo de sensores ha mejorado desde los 80 m (Landsat MSS) en la década de 1970 hasta menos de un metro, en los sistemas actuales, como muestran los ejemplos de la Tabla 2.
El rango espectral VNIR es utilizado por casi todos los sistemas de sensores multiespectrales de banda ancha reflectantes. Este rango espectral está dentro del pico de radiación solar y, por tanto, permite generar imágenes de alta resolución y alta SNR. También cubre las características de diagnóstico de los principales objetos terrestres, como los pocos ejemplos siguientes:
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Vejetación: Pico de reflexión menor en verde, absorción en rojo y, a continuación, pico de reflexión significativo en NIR, a menudo denominado «borde rojo».
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Agua: Fuerte difusión y penetración en azul y verde, y absorción casi completa en NIR.
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Oxido de hierro (suelos rojos, gossans, etc.): Absorción en azul y alta reflectancia en rojo.
Muchos sistemas de sensores de satélite no utilizaron la banda azul, para evitar los fuertes efectos de dispersión Rayleigh que se producen en la atmósfera y que pueden hacer que una imagen sea «brumosa». Una configuración popular es ofrecer tres bandas espectrales amplias en verde, rojo y NIR, como el caso de SPOT 1-3 (Tabla 1) pero, con la mejora de la sensibilidad de los sensores, este ya no es el caso de los sensores comerciales más recientes de alta resolución espacial (Tabla 2). En un sistema gráfico de ordenador, podemos mostrar las imágenes de tres bandas como un compuesto de color con el NIR mostrado en rojo, el rojo en verde y el verde en azul. Esta imagen compuesta en color se denomina imagen compuesta en falso color estándar. Esta imagen es la más eficaz para cartografiar la vegetación sana.
El rango espectral SWIR se considera el más eficaz para la cartografía litológica y la exploración de minerales porque la mayoría de los tipos de roca tienen una alta reflectancia en 1,55-1,75 μm y los minerales de arcilla (a menudo productos de alteración) relacionados con la mineralización, tienen varias características de absorción en el rango espectral 2,0-2,4 μm. Estos dos rangos espectrales SWIR, correspondientes a la banda 5 y 7 de Landsat TM, son los preferidos por los geólogos. Los sistemas de sensores SWIR son técnicamente más difíciles y complicados porque los detectores SWIR tienen que operar a bajas temperaturas, que por lo tanto requieren un sistema de enfriamiento (un refrigerante de nitrógeno líquido o un criorefrigerador) para mantener los detectores a unos 80 K.
Con seis bandas espectrales reflectantes amplias, Landsat TM/ETM + proporcionó la mejor resolución espectral entre los sistemas de sensores de banda ancha durante muchos años. Las seis bandas espectrales reflectantes amplias son muy eficaces para la discriminación de diversos objetos del suelo, pero no son adecuadas para lograr una identificación específica en tipos de roca particulares y conjuntos de minerales principales relacionados con los depósitos minerales. Esto requiere un sistema de sensores con una resolución espectral mucho mayor, con un ancho de banda de unos pocos nanómetros, para resolver sus sutiles firmas espectrales. Esta demanda ha llevado al desarrollo de los sistemas hiperespectrales.
El ASTER (un escáner de escoba para las bandas VNIR y SWIR), a bordo del satélite Terra-1, es un representante de un sistema de sensores de transición entre la detección multiespectral de banda ancha y la hiperespectral de banda estrecha. Se trata de un sistema integrado de tres escáneres: un escáner de escoba de empuje VNIR con tres bandas espectrales anchas; un escáner de escoba de empuje SWIR con seis bandas espectrales estrechas; y un escáner mecánico transversal TIR con cinco bandas térmicas (Tabla 1). El sistema combina una buena resolución espacial en las bandas VNIR y una alta resolución espectral en las bandas SWIR y térmica, y fue diseñado específicamente para aplicaciones geológicas. Las tres bandas VNIR de 15 m de resolución son adecuadas para distinguir amplias categorías de cobertura terrestre como vegetación, agua, suelos rojos, áreas urbanas, depósitos superficiales y afloramientos de roca, mientras que las seis bandas SWIR estrechas de 30 m de resolución proporcionan potencial para cartografiar los principales conjuntos minerales de tipos de roca y alteraciones. Otra ventaja única de ASTER es que tiene capacidad estereoscópica a lo largo de la pista. El escáner VNIR tiene un telescopio de visión hacia atrás para tomar imágenes NIR junto a su telescopio nadir para las tres bandas VNIR. De este modo, las imágenes NIR del nadir y de la vista hacia atrás se toman simultáneamente, formando pares de imágenes estéreo a lo largo de la pista. Los pares de imágenes estéreo a lo largo de la pista permiten la generación de datos DEM (Modelo Digital de Elevación).