Desarrollar una metodología que aproveche toda la información espectral proporcionada por los sensores remotos en diferentes bandas del espectro electromagnético para reducir las diferencias espectrales entre dichos sensores y así mejorar la calidad de las imágenes fusionadas espacio-temporalmente, es el objetivo de un trabajo desarrollado por investigadores del Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Ello permitiría mejorar el análisis e interpretación de los imágenes ópticas de satélite.

Poder interpretar adecuadamente las imágenes multiespectrales es clave en muchos ámbitos de investigación, como la cartografía geológica, el monitoreo de la vegetación, la clasificación del uso del suelo o la gestión de la respuesta a los desastres. Actualmente, se dispone de un gran número de imágenes multiespectrales que permiten la observación y gestión de los fenómenos y cambios que ocurren en la superficie terrestre, capturando no solo la información visual con gran detalle, sino también datos sobre las variaciones en la composición espectral a lo largo del tiempo, sin embargo, la interpretación de dichas imágenes es compleja debido a que, al ser captadas por distintos sensores, a veces se producen inconsistencias en los datos.
“Las imágenes obtenidas por los sensores se caracterizan por su resolución espacial, espectral y temporal, existiendo un compromiso entre estas tres características, por lo que la disponibilidad de imágenes con una alta resolución espacio-espectral-temporal, requiere la integración de información procedente de diferentes sensores”, explica Consuelo Gonzalo, investigadora del CTB-UPM y una de las autoras del trabajo. “Desde el punto de vista espectral, las diferencias entre los sensores surgen de variaciones en el número de bandas espectrales y sus anchos, aspectos cruciales a tener en cuenta cuando se integra información de diferentes sensores, para evitar distorsionarse espectrales en las imágenes fusionadas respecto a las imágenes originales”.

Mejora considerable en la calidad de las imágenes fusionadas
Con el objetivo de dar respuesta a esos problemas, los investigadores abordaron el tratamiento de las inconsistencias que surgen al analizar los datos procedentes de los sensores europeos, principalmente Sentinel -2 y Sentinel -3.
“Propusimos una metodología para ajustar las bandas espectrales de Sentinel-3 a las bandas espectrales de Sentinel-2, y así generar nuevas bandas que integre toda la información disponible. Las bandas ajustadas son espectralmente similares a las que serían registradas si los sensores de origen tuvieran características espectrales similares”, expone Ángel García Pedrero, también del CTB-UPM y otro de los autores del trabajo.
Los resultados obtenidos mostraron que la integración directa de imágenes registradas por sensores con diferentes características espectrales producía distorsiones espectrales en las imágenes fusionadas. La distorsión suele presentarse como borrosidad o representación incorrecta del color en la imagen resultante. El ajuste de bandas utilizando la función de respuesta espectral minimiza estas diferencias espectrales entre los sensores.
“Descubrimos que incluir toda la información espectral proporcionada por diferentes bandas estrechas ayuda a reducir el efecto de las diferencias entre los sensores en las propiedades físicas. Los resultados mostraron una mejora significativa en los resultados de fusión utilizando bandas ajustadas en paisajes complejos y heterogéneos. Las bandas espectrales ajustadas en el proceso de fusión proporcionaron imágenes similares a la verdad terrestre con una mejora en la identificación de estructuras espaciales, como edificios o carreteras, que se identifican mucho mejor, independientemente de la heterogeneidad de las coberturas terrestres”, añade Meryeme Boumahdi, del CTB-UPM.

Para los investigadores, lo más importante de este estudio, publicado en la revista internacional Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, es que la metodología propuesta tiene un gran potencial de cara a mejorar la calidad espectral de las imágenes fusionadas, lo cual es crucial para identificar cubiertas y fenómenos concretos..
"Las limitaciones técnicas de las tecnologías de sensores crean un compromiso fundamental entre las resoluciones espacial, espectral y temporal. Debido a este compromiso, las imágenes de satélite disponibles pueden no ser siempre suficientes para cumplir con todos los requisitos para estudiar cambios de alta frecuencia en paisajes heterogéneos. Sin una buena calidad espectral, los resultados de los análisis pueden ser inexactos o engañosos y de ahí la importancia de un trabajo como este", concluyen.

Referencia: M. Boumahdi, A. García-Pedrero, M. Lillo-Saavedra and C. Gonzalo-Martin, "Adjustment of Sentinel-3 Spectral Bands With Sentinel-2 to Enhance the Quality of Spatio-Temporally Fused Images," in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 17, pp. 584-600, 2024, doi: 10.1109/JSTARS.2023.3333275.