En las últimas décadas, las imágenes por satélite nos han permitido monitorear y estudiar una amplia gama de fenómenos naturales y humanos, como el clima, la agricultura, la deforestación, la urbanización y la contaminación, entre otros. Además, han sido una herramienta clave para la planificación y toma de decisiones en diversas áreas, como la gestión de recursos naturales, la planificación urbana, la prevención y respuesta a desastres naturales, la seguridad nacional y la salud pública.

Programas como Landsat, del gobierno de Estados Unidos junto a la NASA, han puesto en órbita satélites desde 1972, y Copernicus, lanzado por la Comisión Europea y la Agencia Espacial Europea (ESA) en 2014, han puesto a disposición de empresas y científicos imágenes satelitales del planeta, De hecho, ambos programas poseen actualmente páginas web donde cualquier persona puede acceder a estos datos.

No es difícil imaginar que, en combinación con la inteligencia artificial (IA), esta gran cantidad de datos proporcionados por los satélites pueden aprovecharse para crear soluciones que pueden ser de gran ayuda tanto para empresas como entes gubernamentales. En este post, veremos cómo Google Earth Engine puede ser una buena herramienta para ello.

Aplicaciones de IA con imágenes satelitales

La aplicación de técnicas de machine learning y deep learning basada en imágenes satelitales nos permite la creación de modelos predictivos para una amplia variedad de aplicaciones como:

• Detección de cambios en la superficie terrestre. Los datos de imágenes de satélite se procesan para monitorear los cambios en la superficie terrestre, como la deforestación y la urbanización. La inteligencia artificial se utiliza para analizar estos datos y construir modelos que predigan los cambios futuros.
• Análisis de cobertura terrestre. Con el uso de imágenes de satélite y modelos de deep learning como las redes convolucionales, se pueden crear modelos para clasificar automáticamente diferentes tipos de cobertura terrestre, como bosques, áreas urbanas y cuerpos de agua.
• Análisis de cosechas y predicción de rendimientos. En este caso, las imágenes de satélite se utilizan para monitorear el crecimiento de los cultivos, con cálculos como el NDVI (índice de vegetación). Los mismos, a través de modelos de inteligencia artificial, nos permiten predecir el rendimiento de la cosecha.
• Detección de incendios forestales. Aquí las imágenes satelitales se utilizan para detectar los incendios forestales, y la IA puede analizarlas y predecir la propagación del fuego.

Pero, ¿cómo se manejan estas grandes cantidades de datos satelitales? Una de las herramientas que más se destaca es Google Earth Engine.

Procesamiento de imágenes satelitales con Google Earth Engine

Google Earth Engine es una plataforma de cloud computing para el procesamiento de imágenes de satélite desarrollada desde en 2010 por Google. Es una de las herramientas más completas que existe actualmente y que permite a los usuarios explorar, visualizar y analizar múltiples catálogos con grandes cantidades de imágenes de satélite (incluye Landsat y Copernicus) y otros datos geoespaciales. De esta forma, investigadores y empresas pueden hacer estudios y análisis sobre la superficie de la tierra con una resolución mínima de 10 metros por pixel.

En concreto, con Google Earth Engine, los usuarios pueden acceder a una biblioteca de más de 30 años de imágenes de satélite de alta resolución y a millones de puntos de datos, así como a una amplia gama de herramientas de análisis para investigar tendencias ambientales, monitorear el cambio y modelar escenarios futuros.

Puede ser utilizado por científicos, investigadores, ONGs, gobiernos y empresas interesados en el medio ambiente y la geografía para resolver problemas globales que incluyen la deforestación, el cambio climático, la gestión de recursos hídricos y la salud de los ecosistemas, entre otros. Estas herramientas son gratuitas para fines educativos, de investigación y de conservación, y existen tarifas de pago para determinados usos comerciales.

Además, la integración de Google Earth Engine con lenguajes de programación como Javascript y Python, librerías de datos y técnicas de machine learning y deep learning facilita la creación de estadísticas y modelos predictivos, pudiendo desplegar soluciones que necesiten el uso de imágenes de satélite como fuente de datos.

Otra herramienta que destacar dentro de Google Earth Engine es «Dynamic World», que utiliza imágenes satelitales y datos geoespaciales para crear modelos 3D y visualizaciones en tiempo real de la Tierra. Estos permiten ver cómo los cambios en la superficie terrestre, como la deforestación, la urbanización y el cambio climático, afectan a los ecosistemas y los recursos naturales.

Google Earth Engine para reducir la huella de carbono

Un área importante donde las imágenes por satélite y Google Earth Engine pueden ser de gran ayuda es en la reducción de la huella de carbono de las empresas, lo cual representa una prioridad muy importante para la Unión Europea (UE) y su compromiso de reducir los efectos del cambio climático.

Google Earth Engine puede ayudar a las empresas a reducir su huella de carbono de varias maneras, destacando:

• Evaluar y predecir la sostenibilidad de los suministros de materias primas y productos que requiere una empresa, permitiendo tomar decisiones informadas sobre dónde adquirir y cómo producir sus productos con el mínimo impacto ambiental.
• Monitorear la gestión de residuos generados por la empresa, lo que les permite evaluar su impacto ambiental actual, así como estimarlo a futuro y tomar medidas para reducirlo anticipadamente.

En conclusión, las imágenes de satélite y las herramientas como Google Earth Engine son recursos valiosos para el monitoreo y estudio de una amplia gama de fenómenos naturales y humanos, y su integración con la inteligencia artificial abre la puerta a soluciones innovadoras y predictivas en diversas áreas. En concreto, el uso de estas herramientas pueden ser clave en la planificación y toma de decisiones en diferentes campos, pudiendo mejorar, por ejemplo, la gestión medioambiental de las empresas y construir un futuro sostenible para nuestro planeta.