¿Cada cuánto puede ver un satélite tu predio, de verdad?

Sentinel-2 son dos satélites europeos que fotografían toda la superficie terrestre del planeta, gratis, cada cinco días. Las imágenes tienen resolución suficiente para distinguir un lote de otro, y cualquiera puede descargarlas sin registrarse. Visto así, monitorear una finca desde el escritorio parece un problema resuelto.

Entre enero de 2019 y agosto de 2026 esos satélites pasaron unas seiscientas veces sobre un predio de 73 hectáreas en Fundación, Magdalena. Fui a mirar cuántas de esas pasadas produjeron una imagen en la que el predio se viera.

Trescientas dieciséis. Y como los días despejados se agrupan en vez de repartirse parejo, el predio pasó el 89 % de esos siete años y medio sin una sola vista aprovechable. En un segundo predio, de 284 hectáreas en el corredor bananero cerca de Aracataca, la cifra fue del 91 %. El tramo más largo sin una sola imagen utilizable fue del 13 de abril al 10 de julio de 2024: ochenta y nueve días seguidos, casi un ciclo entero de cultivo.

Nada de esto sorprende a quien haya trabajado con imagen óptica en el trópico. Las nubes son la queja más vieja del oficio. Lo que me pareció interesante fue cuánto más grande resultó el número frente al que asumen la mayoría de los flujos de trabajo, y por qué.

El número que trae la imagen no es el número que necesitas

Cada escena de Sentinel-2 llega con un campo llamado eo:cloud_cover, un porcentaje. Es lo primero por lo que filtra casi cualquier procedimiento: descartar todo lo que pase del treinta por ciento, quedarse con el resto y armar la serie temporal.

Ese porcentaje está calculado sobre la escena completa, y una escena de Sentinel-2 cubre 110 por 110 kilómetros: unos doce mil kilómetros cuadrados. El predio de Fundación son 0,735 kilómetros cuadrados. Ocupa seis milésimas de uno por ciento del área que ese número describe.

La consecuencia no es un sesgo pequeño. Es una medición distinta. Las nubes en el trópico son irregulares a escala de uno o dos kilómetros, así que una escena de doce mil kilómetros cuadrados casi siempre está parcialmente nublada y su cifra se queda a medio camino. Un predio pequeño, en cambio, suele estar debajo de una nube o no estarlo. Medido sobre el polígono real, el 85 % de las observaciones cayó en un extremo o en el otro: despejado del todo, o tapado del todo. Sobre la escena completa, apenas el 14 %.

Filtrar por el número de la escena descarta, entonces, una cantidad enorme de datos buenos. Entre los dos predios hubo 332 ocasiones en que ese valor decía que la imagen estaba demasiado nublada para usarla y el predio se veía entero. Al revés —la escena parecía buena y el predio estaba tapado— ocurrió nueve veces. Una asimetría de treinta y siete a uno, y toda en la dirección de tirar observaciones que servían.

El arreglo no tiene misterio. Los productos de Sentinel-2 incluyen una banda de clasificación que etiqueta cada píxel de 20 metros como vegetación, agua, nube, sombra de nube, cirro, y así. Leer esa banda dentro del lindero del predio, en lugar de fiarse de un resumen calculado sobre un área dieciocho mil veces mayor, son unas pocas líneas de código y una lectura por ventana. Las herramientas existen hace años. Simplemente no es lo que hace casi nadie, porque el número cómodo viene ahí puesto.

¿Cuánto depende la respuesta de dónde pongas la raya?

Una medición así invita a una objeción obvia: tú decidiste qué cuenta como «ciego», así que puedes hacer que el número sea el que quieras.

Vale la pena tomársela en serio, así que la medí en lugar de discutirla. La definición estricta cuenta como bloqueante la nube, la sombra de nube, el cirro fino, los píxeles saturados y los que no tienen dato. Con esa lectura, los dos predios dan 89 % y 91 % de días sin vista aprovechable.

Aflojemos. El cirro fino es la categoría más discutible —un velo alto que según para qué todavía deja trabajar— y representa entre la cuarta parte y un tercio de todo lo marcado. Si se saca por completo, las cifras pasan a 86 % y 89 %.

Aflojemos hasta donde honestamente se puede: contar solo los píxeles que el clasificador da por nube segura, e ignorar la nube probable, el cirro y la sombra. Es más permisivo que cualquier flujo de trabajo publicado que yo conozca. El resultado es 82 % y 84 %.

O sea que la respuesta está entre el ochenta y dos y el noventa y uno por ciento según lo generoso que uno quiera ser, y la conclusión es la misma en los dos extremos. Eso es lo útil de saber: el hallazgo no se sostiene en el umbral, y prefiero enseñar el rango entero antes que defender un número.

El corte de «utilizable» se comporta igual. Llamé aprovechable a una imagen cuando menos del diez por ciento del predio estaba tapado. Exigir el predio perfectamente despejado da 90 % y 92 % de días ciegos; aceptar imágenes con la mitad tapada da 87 % y 88 %.

La máscara de nubes es un modelo, y los modelos se actualizan

Mientras depuraba el catálogo noté que muchas tomas aparecen dos veces, procesadas con dos versiones distintas del software de corrección atmosférica de la ESA. Las marcas de tiempo de las dos copias difieren en un milisegundo, lo suficiente para burlar cualquier deduplicación basada en la hora.

Y las dos copias no siempre coinciden sobre las nubes. Comparando sesenta y una de esas parejas sobre el polígono, el ochenta por ciento eran idénticas bit a bit. El veinte por ciento restante difería en promedio un siete por ciento del área del predio, y en un caso —el 29 de noviembre de 2021— una versión daba el predio completamente despejado y la otra lo daba tapado en un setenta y dos por ciento. El mismo satélite, la misma toma, los mismos píxeles. Otro software.

Alrededor de una observación de cada quince cruza el umbral de utilidad según cuál versión te haya tocado, y siempre en el mismo sentido: el procesador nuevo marca más nube. Como yo me quedo siempre con la versión más reciente, las cifras de arriba son el extremo conservador de ese rango.

Esto es comportamiento documentado, no un descubrimiento: la ESA dice explícitamente que los umbrales de clasificación se reajustan entre versiones, y existe literatura de validación sobre cómo rinden estas máscaras. Lo menciono porque es fácil trabajar años con estos datos sin notar que la máscara de nubes lleva número de versión, y porque pone un piso a la precisión con la que se puede enunciar cualquier medición de este tipo.

Al radar las nubes le dan igual

Hay un segundo programa europeo, Sentinel-1, que en lugar de cámara lleva radar. En vez de registrar la luz del sol reflejada en la superficie, emite pulsos de microondas y mide lo que vuelve. Las microondas atraviesan la nube. El instrumento funciona de noche, con cielo cubierto y en plena tormenta, y sus datos son tan gratuitos como los ópticos.

La pregunta evidente es si sus pasadas caen dentro de los huecos que deja el óptico. Caen —los sesenta y seis tramos largos tienen alguna— y conviene ser cuidadoso con lo poco que eso demuestra. Las pasadas consecutivas de Sentinel-1 sobre estos predios están separadas por menos de quince días en 274 de 275 casos, así que cualquier ventana de quince días contiene una casi por construcción. Esa cifra la contesta la revisita del satélite, no nada relativo a estos predios.

La pregunta que no está decidida de antemano es en qué queda la cadencia de observación. Tomando los días ópticos aprovechables y añadiendo las adquisiciones de radar de una sola órbita relativa, para que las fechas sean comparables entre sí, el intervalo mediano no se mueve en absoluto: cinco días en los dos casos. En una racha despejada el óptico ya es frecuente y el radar no aporta nada que no tuvieras.

Lo que se desploma es la cola. El percentil 95 del intervalo entre observaciones baja de veinticinco y cuarenta días a doce, y el peor tramo sin nada de nada baja de sesenta y noventa días a veinticuatro, que es sencillamente la revisita del propio Sentinel-1. El radar no mejora el caso típico. Le pone techo a lo malo que puede llegar a ser el peor.

Si esas pasadas sirven es otra pregunta, y conviene separarla con cuidado. Una imagen de radar no sustituye a una óptica. Los sensores ópticos miden reflectancia, que tiene que ver con el pigmento y la química de la hoja: sobre eso están construidos el NDVI y sus parientes. El radar mide retrodispersión, que tiene que ver con la rugosidad, la geometría y la humedad. Responden preguntas distintas, y quien diga que el radar simplemente reemplaza al óptico lo está vendiendo de más.

Pero la retrodispersión sí responde a lo que crece. Para comprobar si la señal llevaba información o solo estaba presente, extraje la serie completa sobre el predio del corredor bananero: 341 adquisiciones, todas de una misma órbita relativa, porque el brillo del radar depende de la geometría de observación y mezclar órbitas fabrica escalones que no vienen del suelo.

La serie no es ruido. Entre mediados de 2021 y finales de 2023 la retrodispersión media del predio subió tres decibelios y medio, y después se estabilizó en un nivel nuevo donde sigue. Antes y después de la transición está plana.

Esa subida arranca cerca del momento en que Sentinel-1B falló y fue retirado, que es justo la clase de coincidencia que debería hacerte desconfiar de tu propio resultado. Si el cambio fuera un artefacto de calibración, desaparecería al restringir el análisis a un solo satélite. No desaparece: medido dentro de Sentinel-1A sola la pendiente es incluso algo mayor. El predio vecino, observado por los mismos satélites en la misma órbita y con la misma cadena de procesado, se movió unas once veces menos en el mismo periodo.

También debo decir qué forma resultó tener ese cambio, porque al principio me equivoqué. Mi primera versión lo describía como una subida gradual a lo largo de siete años y le dibujaba una recta encima. Comparando cuatro formas candidatas como se debe —y cobrándole a cada una los puntos de corte que necesita— los datos prefieren una meseta, una transición de unos dos años y una meseta nueva, por un margen amplísimo sobre la recta. Y la distinción cambia la lectura: una rampa sostenida parece crecimiento; un escalón entre dos niveles estables parece un evento.

Lo que esto no demuestra

No demuestra qué pasó en el suelo. El radar registra que algo cambió y fecha la transición; no puede decir si la causa fue una renovación de lotes, un cambio de cultivo, un sistema de riego u otra cosa. Confirmarlo exigiría registros de campo.

Hay, eso sí, una línea de evidencia independiente que apunta en la misma dirección. Un análisis óptico anterior del mismo predio, hecho aparte y sin radar, encontró que el NDVI cae en 2021 en tres bloques compactos con los bordes siguiendo los linderos, y que recuperan en 2025. Bordes rectos sobre líneas catastrales indican manejo, no clima. Dos instrumentos, dos métodos, el mismo evento, las mismas fechas.

Tampoco demuestra que el radar sea en general más abundante que el óptico. Con Sentinel-1B retirado, la órbita que usé entregó unas veintiocho pasadas al año entre 2022 y 2024, menos que las imágenes ópticas aprovechables de esos mismos años. La ventaja está en el catálogo completo —890 pasadas de radar en tres órbitas frente a 264 observaciones ópticas útiles—, no en una órbita cualquiera. Restringirse a una es lo correcto para una serie comparable, y cuesta observaciones.

Por qué podría importarte

Si monitoreas algo en el trópico húmedo desde órbita, la implicación práctica es que tu revisita efectiva es mucho peor que los cinco días nominales, y que filtrar por la nubosidad de la escena la está empeorando todavía más sin ganar nada a cambio. Leer la banda de clasificación dentro de tu propio polígono es barato y recupera muchísimo dato.

Si construyes productos que dependen de poder observar con óptico —modelos de rendimiento, seguros paramétricos, alertas de deforestación, cualquier cosa con una cadencia temporal en sus especificaciones— conviene saber que un predio del Caribe colombiano puede pasar tres meses sin una sola imagen utilizable, y que eso es lo normal y no la excepción.

Y si estás en un sitio con otro clima, el número será otro. De eso se trata precisamente. La herramienta que produjo estas cifras corre sobre cualquier polígono que le des, tarda unos noventa segundos y no necesita cuenta ni clave.

El código, los datos intermedios y el método completo están en github.com/EazyHood/cielociego, bajo MIT. El informe con todas las gráficas está en eazyhood.github.io/cielociego, y la versión publicada quedó archivada en doi.org/10.5281/zenodo.22132250.

Los datos son Copernicus Sentinel-2 y Sentinel-1, obtenidos a través del catálogo STAC de Element84 sobre AWS y del Planetary Computer de Microsoft. Los dos son abiertos y ninguno exige registro.