TELEDETECCION ESPACIAL APLICADO A LOS RECURSOS HIDRICOS

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Jhon Walter Gómez Lora y Victor Hugo Gallo Ramos 
 
 
 
 
 
 
 
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Jhon Walter Gómez Lora y Victor Hugo Gallo Ramos 
CAPITULO 21 TELEDETECCIÓN ESPACIAL APLICADO 
A LOS RECURSOS HÍDRICOS 
 
 
El estudio ciencias de la tierra en general es complejo y requiere del apoyo de 
otras materias que puedan incrementar su entendimiento para una mejor toma 
de decisiones ingenieriles a fin de que se puedan realizar estimaciones 
adecuadas de un determinado proyecto. 
 
En ese sentido, la teledetección aplicada a los recursos hídricos influye en una 
mejor cuantificación de los componentes del ciclo hidrológico, permitiendo que 
en muchos casos se pueda calibrar sus resultados con los medidos en las 
estaciones hidrometereológicas, disminuyendo los errores en su estimación y 
otorgando resultados más certeros. 
 
21.1. La teledetección espacial 
 
La observación remota de la superficie terrestre engloba el marco de estudio de 
la teledetección. Este vocablo es una traducción del término inglés Remote 
Sensing, el cual fue ideado a inicio de los años 60 para designar cualquier medio 
de observación remota (fotografías aéreas). La teledetección no engloba solo los 
procesos que permiten obtener una imagen satelital o fotografía aérea, sino 
también su posterior tratamiento e interpretación. 
 
21.1.1. Fundamentos de teledetección espacial 
 
La teledetección espacial es aquella técnica que permite obtener información a 
distancia de los objetos situados sobre la superficie terrestre, existiendo entre 
estos una interacción continua (Chuvieco, 2010). Asimismo, este autor considera 
a los siguientes elementos en un sistema de teledetección espacial. 
 
• Fuente de energía: Es el origen de la radiación electromagnética que detecta 
el sensor. La fuente de energía más importante es el sol (fuente natural), pero 
también puede realizarse teledetección desde fuentes artificiales. 
• Cubierta terrestre: Puede estar formada por la vegetación, suelos, agua o 
construcciones humanas, la cual recibe energía electromagnética procedente 
de una fuente, que como se mencionó puede ser natural (el sol) o artificial 
(emitida por otros sensores). Posteriormente esta energía electromagnética 
es reflejada y/o absorbida, esto dependerá de las características físicas de 
cada cubierta. 
• Sistema Sensor: El sistema sensor es el encargado de captar la energía 
procedente de las cubiertas terrestres, y enviarla al sistema de recepción. 
• Sistema de Recepción: La información se graba en un formato apropiado, se 
realizan correcciones para posteriormente ser distribuido a los interesados. 
• Intérprete: Es el encargado de convertir la data en información temática de 
interés, ya sea física o digital, para facilitar la evaluación del problema en 
estudio. 
• Usuario Final: Encargado de analizar el documento fruto de la interpretación. 
 
 
 
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Figura 254. Elementos de un sistema de teledetección 
 
Fuente: Natural Resources Canada (1996) ; Valentina y Matar (2016). 
 
a) Formas de un sistema de Teledetección 
 
Según el tipo de fuente de energía, se pueden diferenciar dos formas de 
teledetección: 
 
• Teledetección pasiva: La fuente de energía es natural, en este caso particular, 
el Sol que es la principal fuente de energía del planeta. Este emite energía 
electromagnética a la cubierta terrestre que es reflejada en función del tipo de 
cubierta presente. Este flujo reflejado es captado por el Sistema Sensor, que 
posteriormente lo transmite a las estaciones receptoras. Ejemplos: LANDSAT, 
TMI, AMSR, AIRS, MODIS, etc. 
 
Figura 255. Sistema de teledetección pasiva 
 
Fuente: Natural Resources Canada (1996). 
 
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• Teledetección activa: Cuando la fuente de energía es artificial, basándose en 
energía emitida por las propias cubiertas (emisión) o en la que podríamos 
enviar desde un sensor que sea capaz de generar su propio flujo energético y 
emitirlo hacia la cubierta terrestre, así como de recoger posteriormente su 
reflexión sobre la cubierta terrestre (reflexión - emisión). 
 
En cualquiera de los dos casos, este flujo energético constituye una forma de 
radiación electromagnética, cuyas propiedades se han explicado por dos teorías 
contrapuestas, una la concibe como un haz ondulatorio (Huygens, Maxwell) y la 
otra la considera como una sucesión de unidades discretas de energía, fotones 
o cuantos, con masa igual a cero, tales como Planck, Einstein (Villegas, 2008). 
Ejemplo: radares de precipitación, LIDAR, etc. 
 
Figura 256. Sistema de Teledetección activo 
 
Fuente: Natural Resources Canada (1996). 
 
b) Principios físicos de la Teledetección 
 
Radiación electromagnética 
Conocida como energía electromagnética, es un tipo de energía que proviene de 
la oscilación de cargas eléctricas, producida por el sol en forma natural o emitida 
por fuentes artificiales como son la televisión, radio o microondas. Esta se 
transmite de un lugar a otro por medio de ondas electromagnéticas. 
 
Onda Electromagnética 
La radiación electromagnética está compuesta por ondas electromagnéticas, las 
que poseen un campo eléctrico (E) el cual tiene una dirección perpendicular en 
su recorrido con el campo magnético (M). Ambos campos se desplazan a la 
velocidad de la luz (Natural Resources Canada, 1996). 
 
Figura 257. Onda Electromagnética 
 
Fuente: Natural Resources Canada (1996). 
 
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Las características de la onda electromagnética pueden describirse por dos 
elementos fundamentales: la longitud de onda (λ) y frecuencia (ν). La primera 
hace referencia a la distancia entre dos picos sucesivos, mientras que la 
frecuencia designa el número de ciclos pasando por un punto fijo en una unidad 
de tiempo (Chuvieco, 2010). 
 
Figura 258. Esquema de una Onda Electromagnética 
 
Fuente: Chuvieco (2010). 
 
Ambos están inversamente relacionados, la cual se expresa en la siguiente 
ecuación: 
 c = λ ∗ ν 
 
Donde: c es la velocidad de la luz; λ expresa la longitud de onda en micrómetros (µm) y 
la frecuencia en Hertz (Hz). 
 
Según la ecuación podemos concluir que, a mayor longitud de onda, menor será 
la frecuencia y viceversa. 
 
Espectro electromagnético 
Este espectro posee tres escalas de valores diferentes, una para la frecuencia, 
otra para la longitud de onda y otra para la energía, cuya división básica se hace 
atendiendo a los rangos de frecuencias o de longitudes de onda, en orden 
creciente de frecuencias o decreciente en longitudes de onda. También, abarca 
las siguientes regiones: ondas de baja frecuencia, y radiofrecuencia, 
microondas, infrarrojo, visible, ultravioleta, rayos X, rayos Gamma. 
 
Para la Teledetección solo algunas de estas bandas de frecuencias son 
utilizadas para obtener información de la superficie de la Tierra o de la atmósfera: 
 
• Visible (0.38 µm – 0.75 µm). 
• Infrarrojo cercano (IRC) (0.75 µm – 1.2 µm). 
• Infrarrojo medio (1.2 µm – 8 µm). 
• Infrarrojo lejano o térmico (IRT) (8 µm – 14 µm). 
• Microondas (> 1 mm). 
 
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Figura 259. Clasificación del espectro electromagnético 
 
Fuente: Camps-Valls et al. (2011). 
 
c) Resolución de las imágenes satelitales 
 
Estes y Simonett (1975) definen como resolución de un sistema sensor a la 
habilidad que posee de discriminar información de detalle. A continuación, se 
mencionan los tipos de resolución de una imagen satelital. 
 
Espacial 
Se refiere al objeto más pequeño que puede ser distinguido sobre una imagen; 
esto es, la distancia correspondiente al tamaño de la mínima unidad de 
información en la imagen. Depende principalmente de la altura orbital, la longitud 
focal y el número de detectores (Chuvieco, 2010). 
 
Figura 260. Resolución espacial 
 
Fuente: ARSET (2013). 
 
Por ejemplo, para el sensor Thematic Mapper del satélite Landsat 5, la resolución 
espacial es de 30m. 
 
 
 
 
 
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Figura 261. Resolución espacial 
 
Fuente: Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
 
Espectral 
Indica el número y anchura de las bandas espectrales que pueden discriminar el 
sensor. Un sensor será más idóneo cuanto mayor número de bandas 
proporcione, ya que facilita la caracterización espectral de las distintas cubiertas 
(Chuvieco, 2010). El sensor Thematic Mapper del satélite Landsat 5 posee 7 
bandas espectrales (azul, verde, rojo, infrarrojo próximo, infrarrojo lejano, térmica 
lejana y térmica próxima). 
 
Radiométrica 
Se refiere a la sensibilidad del sensor; es decir, a su capacidad para detectar 
variaciones en la radiancia espectral que recibe. Para la mayoría de los equipos 
las imágenes se codifican en un formato binario, por lo que la resolución 
radiométrica suele identificarse con el rango posible de valores que almacena el 
sensor. 
 
Por ejemplo, los primeros satélites Landsat llevaban un sensor que ofrecía un 
rango de 128 niveles de codificación (128 = 27) (7 bits) por pixel con 64 niveles 
(26) de codificación (6 bits) para la banda del infrarrojo cercano. Actualmente, la 
mayoría de los sistemas ofrecen 256 niveles digitales por pixel (8 bits), aunque 
otros extienden ese rango notablemente, como son el satélite NOAA-AVHRR, 
IKONOS o Quickbird. Cuanto más grande sea el número de niveles digitales, 
más alta será la resolución radiométrica y más nítidas las imágenes. 
 
Temporal 
Este concepto alude a la periodicidad con la que el sensor adquiere imágenes 
de la misma porción de la superficie terrestre (Chuvieco, 2010); o con qué 
frecuencia un satélite observa la misma área de la tierra. El tiempo que tarda el 
sensor en pasar sobre la misma porción de la tierra se denomina ciclo de 
recubrimiento. 
 
 
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21.1.2. Satélites para los componentes del ciclo hidrológicos 
 
La Administración Nacional de la Aeronáutica y del Espacio (NASA) tiene en 
funcionamiento satélites y sensores para la medición de los componentes del 
ciclo del agua, los cuales son: 
 
• LANDSAT (07/1972 – actualidad). 
• Tropical Rainfall Measuring Mission TRMM (11/1997 – actualidad). 
• TERRA (12/1999 – actualidad). 
• AQUA (5/2002 – actualidad). 
• Gravity Recovery and Climate Experiment GRACE (3/2002 – actualidad). 
 
A continuación, en la siguiente tabla se puede observar los satélites, sensores y 
cantidades de la teledetección espacial para la gestión de los recursos hídricos. 
 
Tabla 188. Satélites y sensores usados para la evaluación de recursos hídricos 
Satélite Sensores Cantidades 
TRMM 
Precipitation Radar (PR). 
TRMM Microwave Imager (TMI). 
Visible Infrared Scanner (VIRS). 
Tasa pluvial, perfil vertical de la tasa 
pluvial, lluvia acumulada. 
Terra y 
Aqua 
MODerate Resolution Imaging 
Spectrorradiometer (MODIS). 
Cubierta de nieve, índice de vegetación, 
índice de superficie foliar, cubierta 
terrestre, cubierta nubosa. 
Aqua 
Atmosferic Infrared Sounder (AIRS). 
Advance Microwave Scanning 
Radiometer for EOS (AMSR – E). 
Temperatura y humedad atmosférica, 
cubierta nubosa equivalente en agua de 
la nieve, hielo marino, humedad del suelo, 
tasa pluvial en 3 dimensiones. 
Landsat 
Enhanced Thematic Mapper (ETM). 
Thematic Mapper (TM). 
Cubierta terrestre, índice de vegetación, 
índice de superficie foliar. 
Grace k-Band Ranging Assembly. Agua terrestre. 
Fuente: Adaptado de Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
 
Siempre se debe tener en cuenta que la calidad de los datos puede variar, esto 
depende de la capacidad del instrumento, su calibración y rendimiento. Además, 
también va a depender de los algoritmos y procedimientos que se utilicen para 
procesar e interpretar los datos, lo cual también está sujeto a la experiencia del 
profesional. 
 
21.1.3. Modelos para los componentes del ciclo hidrológico 
 
Para el Perú, la información que proporcionan dichos satélites y sensores es de 
utilidad para estimar cuantitativamente los componentes del ciclo hidrológico, 
especialmente la precipitación (dado que en el sistema cuenca, esta es la 
principal entrada). Como se sabe, la carencia de información meteorológica en 
el país es una limitante para los proyectos de ingeniería, entonces, es posible 
utilizar datos que proporcionan estos satélites y a su vez, las mediciones en el 
terreno, y así establecer modelos matemáticos que muestren de forma correcta, 
el comportamiento físico de dichas variables en un área determinada. 
 
 
 
 
 
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Figura 262. Percepción remota + Observaciones terrestres y modelos numéricos 
 
Fuente: Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
 
Hay que tener en consideración lo siguiente: 
 
• Los modelos usan las leyes de la física en términos de ecuaciones 
matemáticas para representar el ciclo hidrológico en el sistema cuenca. 
• Los modelos usan observaciones para representar el sistema en un momento 
determinado para deducir la evolución del sistema a través del 
espacio/tiempo. 
• Los modelos usan técnicas físicas, estadísticas y empíricas para representar 
los procesos de las variables del ciclo hidrológico. 
 
La Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio (NASA) cuenta con 
modelos que simulan el tiempo, clima y cantidades hidrológicas (modelos 
atmósfera – océano – tierra), entre ellos se mencionan algunos utilizados para 
cantidades hídrica: MERRA (Modern Era Retrospective – análisis for research 
and application) el cual proporciona información sobre vientos, temperatura, 
humedad, nubes, tasa pluvial, masa de nieve, cubierta de nieve, profundidad de 
nieve, tasa de nieve en la superficie, evapotranspiración. 
 
GLDAS (Gobal Land Data Assimilation System / NLDAS-North American Land 
Data Assimilation System), el cual muestra cantidades de evapotranspiración, 
humedad terrestre, tasa pluvial, tasa de nieve, deshielo, equivalente en agua de 
la nieve, escorrentía superficial y subterránea. Los datos que proporcionan 
dichos modelos son libres y cuentan con herramientas en línea disponibles para 
su acceso y descarga. 
 
21.2. Satélites, sensores y modelos para lluvia y escorrentía 
 
Las dos principales fuentes pluviales de la NASA son: 
 
• GPCP – Global Precipitation Climatology Project. 
• TRMM – Tropical Rainfall Measuring Mission. 
 
 
 
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21.2.1. GPCP – Global Precipitation Climatology Project 
 
Fue establecido por el Programa Mundial de Investigación Climatológico (WCRP 
– World Climate Research Program) y se encuentra junto al programa de 
Intercambio Global de Energía y Agua (GEWEX – Global Energy and Water 
Exchange Program) con la finalidad de abordar el problema de cuantificar la 
distribución de las precipitaciones. Su registro de datos en base a satélites es 
largo, cubriendo más de 40 años, desde 1979 hasta el presente. 
 
El GPCP combina información de varios satélites y medidores para derivar un 
conjunto de datos combinados. Los datos que se pueden obtener de este 
provienen de mediciones de lluvia de más de 6000 estaciones globales de 
pluviómetros. Dichos datos derivados se obtienen usando: 
 
• Los estimados de microondas pasivos, basados en las series del programa 
“Defense Metereological Satellite Program”: Special Sensor 
Microwave/Imager (SSMI) y Special Sensor Microwave Imager/Sounder 
(SSMIS) data. 
• Los estimados de precipitación Infrarrojos (IR) están basados en: Satélites 
Geoestacionarios de Estados Unidos de América, Europa y Japón, Satélites 
de órbita polar de la serie de NOAA como son Television Infrared Observation 
Satellite Program (TIROS), Operational Vertical Sounder (TOVS), Nasa Aqua 
Satellite Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) y en Datos de Pluviómetros del 
Global Precipitacion Climatology Center (GPCC). 
 
A continuación, se muestra una tabla con los productos de los datos de GPCP. 
 
Tabla 189. Productosderivados del Global Precipitation Climatology Project 
Nombre y versión 
Resolución y 
cobertura espacial 
Resolución y cobertura 
temporal 
Formato 
GPCP Version 2.2 2.5° x 2.5° Global 
Medio de 5 días mensual 
(1979 – 2015). 
Climatología basada en 
(1979 – 2011). 
Binario con cabecera 
ASCCI 
GPCP Version 1.2 1° x 1° Global Diaria (10/1996 – 10/2015). 
Fuente: Adaptado de Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
 
Se puede obtener más información sobre las fuentes de datos del GPCP en: 
https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.gpcp.html 
 
 
 
 
 
 
 
https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.gpcp.html
 
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Figura 263. Portal GPCP 
 
Fuente: Physical Sciences Laboratory [PSL] (2022). 
 
21.2.2. TRMM – Tropical Rainfall Measurign Mission 
 
La misión de medición de lluvia tropical fue la primera dedicada a la medición de 
la lluvia tropical y subtropical. Fue lanzado el 27 de noviembre de 1997 y 
terminado el 15 de abril de 2015. Además, fue el primer satélite en llevar un radar 
de precipitación de microondas y fue antecesor de la misión de medición global 
de precipitación (GPM – Global Precipitation Measurement). 
 
Dentro de las aplicaciones de los datos de lluvia de TRMM, se mencionan las 
siguientes: Monitoreo de lluvia y eventos extremos, de periodos secos y 
húmedos regionales, sirve como entrada para modelos hidrológicos, en el mapeo 
de las inundaciones para la gestión hídrica, monitoreo agrícola, etc. Se puede 
acceder a los datos desde el siguiente enlace: https://pmm.nasa.gov/TRMM. 
 
Figura 264. Portal TRMM 
 
Fuente: Adaptado de Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
https://pmm.nasa.gov/TRMM
 
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Cuenta con los siguientes sensores: TMI (TRMM Microwave Imager); PR 
(Precipitation Radar); VIRS (Visible and Infrared Scanner); LIS (Lightening 
Imaging Sensor); CERES (Clouds and the Earth’s Radiant Energy System). A 
continuación, se muestran algunos sensores del TRMM y sus características. 
 
Tabla 190. Sensores TRMM y sus características 
Sensor Cobertura Barrido Resolución temporal Tamaño de pixel 
Precipitation 
Radar (PR) 
35°S-35°N 
215 km 
(247 km después de 
8/2001) 
27 noviembre 1998 – 
07 octubre 2014 
5 km 
TRMM 
Microwave 
Imager (TMI) 
35°S-35°N 
760km 
(878 km after 
8/2001) 
27 noviembre 1988 – 
15 octubre 2015 
5 a 45 km 
Fuente: Adaptado de Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
 
Los datos de lluvia a las diferentes escalas pueden extraerse del portal 
hidrológico Giovanni. 
 
Figura 265. Portal Giovanni 
 
Fuente: Adaptado de Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
 
21.2.3. Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 
 
La escorrentía o el agua en exceso de lluvia y/o deshielo resulta de la saturación 
del suelo y depende de la capacidad de infiltración del suelo, tasa pluvial del 
deshielo, tipo de terreno, etc. Es uno de los componentes principales del ciclo 
hidrológico, que causa erosión, inundaciones y en ocasiones puede transportar 
contaminantes. 
 
El modelo GLDAS puede estimar escorrentía, a partir de datos calculados como 
modelos hidrológicos tierra/atmósfera. A partir de datos satelitales y de 
mediciones en la superficie (insitu) de las estaciones meteorológicas respectivas. 
Se generan los modelos tierra/atmósfera para escorrentía. Su objetivo es 
 
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integrar observaciones terrestres y satelitales dentro de modelos numéricos 
sofisticados para producir imágenes físicamente consistentes de alta resolución 
de estados de superficie terrestre. Los parámetros de entrada al modelo son: 
 
• Textura de suelo. 
• Cubierta terrestre. 
• Pendiente. 
• Radiación. 
• Precipitación. 
 
Figura 266. Modelo GLDAS 
 
Fuente: Adaptado de Applied Remote Sensing Training [ARSET] (2013). 
 
21.3. Humedad del suelo y evapotranspiración 
 
21.3.1. Evapotranspiración 
 
La evapotranspiración depende de variables como: la radiación solar en 
superficie, la humedad, vientos superficiales, condiciones del suelo, cobertura y 
tipo de vegetación, temperatura del aire y del suelo. Ello genera que sea 
altamente variable en el espacio y el tiempo. Existen varios productos de 
evapotranspiración, en base al índice de vegetación según MODIS, según 
procedimientos aplicados a imágenes LANDSAT y también en base a la 
existencia de satélites geoestacionarios globales. 
 
a) MOD16A2 Evapotranspiración MODIS 
 
El producto MOD16A2 Versión 6 Evapotranspiration/Latent Heat Flux es un 
conjunto de datos que posee una resolución temporal de 8 días y una resolución 
espacial de 500 metros. El algoritmo está basado en la ecuación de Penman-
Monteith. Su cobertura temporal es del 2010 hasta la actualidad. 
 
 
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Los valores de los píxeles de las capas de ET (Evapotranspiración compuesta) 
y ETP (Evapotranspiración compuesta potencial) corresponde a la suma de los 
8 días. También existen capas de Flujo de calor latente (LE) y Flujo de calor 
latente potencial (PLE) a estos les corresponde el promedio de los 8 días del 
periodo compuesto. 
 
Figura 267. Portal del producto MOD16A2 versión 6 
 
Fuente: Land Processes Distributed Active Archive Center [LP DAAC] (2022). 
 
De acuerdo con Corriendo, Mu y Zhao (2017), el algoritmo MOD 16 se ejecuta a 
nivel diario, siendo la sumatoria de la evapotranspiración en el día y en la noche. 
La siguiente figura muestra el proceso lógico detrás del algoritmo MOD16ET. 
 
Figura 268. Proceso lógico del algoritmo MOD16 ET 
 
Fuente: Corriendo, Mu y Zhao (2017). 
 
 
 
 
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21.3.2. Humedad del suelo 
 
La humedad del suelo depende de la precipitación y evapotranspiración 
principalmente. También depende de la características y tipo de suelo (textura, 
estructura del suelo, la vegetación, la capacidad de infiltración, entre otros). 
Además, es un indicador de la sequía. 
 
a) Soil Moisture Active – Passive (SMAP) (Activo – Pasivo para la 
detección de la humedad del suelo) 
 
SMAP fue lanzado el 31 de enero de 2015, posee una órbita heliosincrónica y 
altitud de 685 km. Posee alcance global y resolución espacial de 9 y 36 km, 
cuenta con una repetición temporal de 3 días y una profundidad de detección de 
5 cm. De acuerdo con NASA’s Applied Remote Sensing Training Program, 
(2020) la justificación para hacer observaciones cada 3 días es que es el tiempo 
promedio para determinar la variabilidad de la humedad del suelo de manera 
óptima. 
Figura 269. Satélite SMAP 
 
Fuente: NASA’s Applied Remote Sensing Training Program (2020). 
 
El radar, diseñado para operar como radar de apertura sintética (SAR) dejó de 
funcionar después del 7 de julio de 2015. Actualmente, se utilizan datos SAR de 
Sentinel-1 de la Agencia Espacial Europea, en conjunto con el radiómetro pasivo 
a bordo de SMAP. Se puede acceder a los datos de SMAP desde National Snow 
Ice Data Center (NSIDC) siguiendo el siguiente enlace: https://nsidc.org/. Se 
pueden encontrar datos de nivel 2 a nivel 4 para SMAP. 
 
 
 
https://nsidc.org/
 
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Figura 270. Portal NSIDC 
 
Fuente: National Snow and Ice Data Center [NSIDC] (2021).