Un nuevo estudio revela que los datos de imágenes satelitales comerciales suelen ser más eficaces que los conjuntos de datos públicos para identificar aguas superficiales, pero que estos últimos pueden detectar mejor el agua oculta por la vegetación forestal. Las imágenes satelitales son una herramienta poderosa para cartografiar las aguas superficiales, desde el curso de ríos y arroyos hasta los niveles e incluso la temperatura del agua. La eficacia de estos satélites depende de su capacidad para identificar el agua en las imágenes que capturan.
Por Joey Pitchford, Universidad Estatal de Carolina del Norte
Cómo los satélites detectan el agua superficial
Para ello, los satélites utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de color en bandas espectrales, muchas de las cuales no son visibles para el ojo humano. Esta información proviene de conjuntos de datos que se adquieren comercialmente o que están disponibles al público; los datos comerciales suelen tener imágenes de mayor resolución con mucho más detalle a nivel de píxel.
Para comprender el impacto de las imágenes de mayor resolución en la detección de aguas superficiales, los investigadores compararon el conjunto de datos comerciales PlanetBasemap con Dynamic Surface Water Extent, un conjunto de datos público creado a partir del programa Landsat del Servicio Geológico de los Estados Unidos. La autora principal, Mollie Gaines, quien dirigió el estudio como candidata a doctorado en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, afirmó que la mayor resolución de Planet Basemap le permitía detectar con mayor precisión pequeñas masas de agua. El artículo, titulado «Impacto de la escala espacial en la extensión estacional de las aguas superficiales derivada de la observación óptica de la Tierra», se publicó en Geophysical Research Letters .
PlanetBasemaps clasifica más cabeceras, bordes de grandes masas de agua, ríos aguas abajo y pequeñas masas de agua que las clasificaciones de DSWE para la mayoría de las estaciones y años. Crédito: Geophysical Research Letters (2026). DOI: 10.1029/2025gl119880
«Los datos de Planet tienen una resolución aproximada de cuatro metros, lo que significa que cada píxel es aproximadamente un cuadrado de cuatro por cuatro metros. Esto da como resultado una imagen mucho más detallada en comparación con la resolución de 30 metros del DSWE», explicó. «Estamos observando que el conjunto de datos comerciales suele identificar con mayor precisión los cuerpos de agua más pequeños, así como la extensión de los ríos».
Sin embargo, Gaines explicó que esto cambia durante las estaciones en las que la densa vegetación oculta el agua. Los datos públicos de DSWE abarcan una mayor resolución del espectro electromagnético que PlanetBasemap, lo que los hace especialmente eficaces para detectar agua oculta bajo la vegetación.
«Los datos de Planet Scope, en los que se basa PlanetBasemap, se limitan al rojo, el azul y el verde, es decir, lo que el ojo humano puede ver, y al infrarrojo cercano», explicó. «DSWE incluye la banda infrarroja de onda corta , que es la mejor opción para este tipo de detección de agua».
Cuando los datos públicos tienen ventaja
Este beneficio fue más evidente cuando los investigadores incluyeron las tres «clases de confianza» de DSWE, categorías en las que se clasifican los datos de imágenes satelitales según la probabilidad de que contengan agua. Al incluir las tres clases, los datos de DSWE capturaron más agua en lugares como arroyos y ríos, donde sus cursos sinuosos a veces pueden distorsionar las clasificaciones de las imágenes.
Estos resultados demuestran que ambos conjuntos de datos tienen casos de uso legítimos y que los datos disponibles públicamente son una opción sólida cuando se utilizan en las circunstancias adecuadas.
«Cuando se estudian masas de agua muy pequeñas, como estanques, los datos comerciales son la opción más fiable», afirmó. «Pero si se trata de un área de estudio más extensa, los datos disponibles públicamente son una muy buena opción».
Entre los coautores figuran Mirela G. Tulbure, Darcy Boast, Rebecca Composto, Varun Tiwari y Júlio Caineta, de la Universidad Estatal de Carolina del Norte; Vinicius Perin, de Planet Labs Inc.; y Henry Castellanos Quiroz, del Instituto Colombiano de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.
Detalles de la publicación
Mollie D. Gaines et al., Impacto de la escala espacial en la extensión estacional de las aguas superficiales derivada de la observación óptica de la Tierra, Geophysical Research Letters (2026). DOI: 10.1029/2025gl119880
