Introducción

El Satélite Miranda VRSS-1 es el primer satélite de percepción remota de la República Bolivariana de Venezuela. El mismo fue lanzado desde el Centro de Lanzamientos de Satélites de Jiuquan, China, el 28 de septiembre de 2012, y como carga útil cuenta con dos cámaras de alta resolución PMC (Pancromatic Multispectral Cameras) así como dos cámaras de ancho de barrido WMC (Wide Multispectral Cameras) las cuales tienen una resolución espacial de 2.5 m (PAN), 10 m (MSS) y 16 m (WMC). Por otro lado, las cámaras PMC ofrecen una cobertura combinada de unos 57 km, mientras que las WMC ofrecen unos 360 km, y su período de repetición es de 57 días. Además, el satélite tiene la capacidad de realizar maniobras de roll alrededor de su eje de movimiento, lo que le permite tomar objetivos fuera de la posición nadir y le dan un período de revisita de 4 días.

En el Sistema de Aplicaciones Terrestres, ubicado en la ciudad de Caracas, se almacenan y procesan todas las imágenes enviadas por el satélite (además de las capturadas por el satélite Sucre, VRSS-2), y se catalogan las escenas con todos los metadatos asociados, para luego ser distribuida a los usuarios finales.

Como parte de mis actividades en la Jefatura de la Unidad de Observación de la Tierra de la Agencia Bolivariana para Actividades Espaciales - ABAE, tuve la oportunidad de analizar la base de datos histórica asociada al Sistema de Gestión de Datos del satélite y, específicamente, estudiar parte de la información de metadatos que acompaña las imágenes satelitales, y que contiene variables como la cantidad de escenas, fechas de captura, tiempos de captura, ubicaciones geográficas de las escenas, sensores empleados en cada misión, y la cobertura de nubes presentes en cada imagen, entre otros.

Considerando este último parámetro, surgió de inmediato una interrogante de interés que motivó el presente estudio: ¿sería posible obtener, a partir de la variable Cobertura de Nubes del histórico de escenas del satélite VRSS-1, alguna información sobre el comportamiento climático anual del territorio venezolano?

Conjunto de Datos y Análisis

El estudio se realizó con un dataset1 del VRSS-1 desde el 01-01-2014 hasta el 28-11-2017, contando para la fecha con un total de 425179 escenas capturadas en todo el mundo. Ya que la región de interés a efectos del análisis era solo el territorio venezolano, se definió una región rectangular en las fronteras de Venezuela delimitada por las coordenadas UpperRight (Lon = -59.0 Lat = 12.0) y BottomLeft (Lon = -74.0 Lat = 1.0) como la mostrada en la siguiente figura:

Región de Estudio

Región de Estudio

Lo que redujo el dataset a un total del 154616 escenas capturadas dentro de los límites geográficos de dicha región.

Una vez se contó con el conjunto de datos adecuado, se procedió a graficar entonces la variable CLOUDCOVER presente en los metadatos para todos los sensores del VRSS-1 (6 en total: PAN-1, PAN-2, MSS-1, MSS-2, WMC-1, WMC-2), en función de la FECHA de la captura de cada escena, lo que produjo como resultado:

En términos generales, lo que esta gráfica muestra es el porcentaje de cobertura de nubes contenido en cada una de las escenas capturadas por el satélite VRSS-1 en cada uno de los días que se produjeron pases efectivos sobre la región de interés definida por las coordenadas geográficas antes establecidas. Dependiendo del día, el tipo de misión y las características operativas de la plataforma, se observa mayor o menor cantidad de escenas capturadas en distintas épocas del año, pero aunque resulta evidente que a lo largo de los años se obtiene gran variabilidad en cuanto a los porcentajes de cobertura de nubes distribuidos entre las escenas, de buenas a primera no parece observarse un comportamiento claro que nos indique que, de hecho, la cobertura de nubes en las escenas refleja algún fenómeno anual asociado al clima sobre el territorio.

Sin embargo, si ahora agregamos a la curva un Smoothing que describa el comportamiento inherente de los valores del parámetro CLOUDCOVER, tenemos:

Como puede observarse en la figura, la curva presenta un comportamiento de crecimiento y decrecimiento periódico que toma sus valores más altos en los meses cercanos a la mitad de cada año (mayo - junio - julio), mientras que los valores bajos para la cobertura de nubes se obtiene para principios de cada año. De modo que al estudiar en estos términos la variable CLOUDCOVER presente en las imágenes satelitales en grandes períodos de tiempo, vemos que el ciclo anual de sequía - lluvias - sequía surge de manera natural, lo que responde a nuestra pregunta original: en efecto, este comportamiento climático anual es capturado por las escenas satelitales, pero solo es posible reconocer este patrón si se realiza ciencia de datos sobre el conjunto temporal disponible.

Adicionalmente, ya que entre la información provista por el dataset del VRSS-1 están las coordenadas geográficas del centro de cada una de las escenas capturadas, se realizó una gráfica adicional en donde se visualizó la posición geográfica de cada escena y su porcentaje de nubes, cuando dicho parámetro superaba el valor de 70%, para cada mes y cada año del intervalo de tiempo seleccionado:

Con esta gráfica podemos tener una idea de cómo se distribuyen en el territorio (delimitado por las coordenadas geográficas del rectángulo antes descrito) las escenas con mayor porcentaje de nubosidad, y aunque el comportamiento anual de lluvias y seguía no resulta tan evidente como en la curva de la gráfica anterior, podemos ver que, en efecto, en los meses que van de mayo a agosto se observan las mayores algomeraciones y valores altos de porcentaje de nubes en las escenas, comparados con el resto de los meses en cada año.

Por supuesto, la ubicación y cantidad de puntos en esta gráfica dependerán de las características de la misión de captura de imágenes de cada día, las cuales no son necesariamentes constantes a lo largo del año pues dependen de los requerimientos de imágenes y estrategias de planificación de misiones del satélite, pero aún así la misma nos permite tener información de interés sobre el cómo se distribuyen las zonas con gran cobertura de nubes en el terrotorio nacional, en función de la época del año.

Conclusiones

A partir de este breve estudio realizado sobre un conjunto de datos del satélite Miranda, VRSS-1, pudimos ver cómo a partir de información únicamente de metadatos de las escenas capturadas en el histórico del satélite, fue posible obtener información de interés sobre los ciclos de lluvia y sequía anuales que se producen en el territorio venezolano, y que se reflejan de manera directa en la variable CLOUDCOVER o porcentaje de cobertura de nubes, que es una cantidad medida y registrada en cada una de las imágenes capturadas por el satélite. Además, pudimos observar la distribución de las mismas según su valor de porcentaje y posición geográfica, lo que nos demuestra el cómo es posible aplicar análisis exploratorios en datos con estas características.

Por supuesto, lo presente no agota el tema, y al respecto se seguirán realizando estudios con el resto de las variables y parámetros disponibles en los metadatos tanto del VRSS-1 como del nuevo satélite Sucre, VRSS-2, a fin de explorar qué otra clase de información valiosa puede extraerse en apoyo a las diferentes unidades de la Agencia Bolivariana para Actividades Espaciales, ABAE.

  1. Por razones de confidencialidad y seguridad de los datos, no se muestra la estructura del dataset ni la información total contenida en este.↩