Sistema geoestacionario

A finales de 2017, el satélite geoestacionario GOES-16 (desde entonces GOES-East) se colocó en la longitud 75.2 O latitud 0 N. Su instrumento primario es el Advanced Baseline Imager (ABI), que aportó notables mejoras respecto a la generación anterior: cuadruplicó la resolución espacial, quintuplicó la temporal y triplicó la espectral (Tabla 1). Hace un barrido de la mayor parte del hemisferio occidental (disco completo) cada diez minutos, de la región continental de los EUA (CONUS, por sus siglas en inglés) cada cinco minutos y dos regiones móviles de mesoescala cada minuto (^{NOAA y NASA, 2019}). Una muestra de ello puede observarse en la Figura 1, donde los anillos indican la resolución espacial por pixel que disminuye conforme se alejan del centro de observación del satélite. Nótese que la resolución espacial es excelente para México y que el sector CONUS abarca casi todo su territorio. Los sectores móviles de mesoescala monitorean oportunamente eventos como tormentas y huracanes, y en este caso, el mapa muestra la posición que tuvieron durante los huracanes Otis (24 de octubre de 2023) y Milton (8 de octubre de 2024).

Figura 1 Mapa de cobertura espacial del satélite GOES East. 

Valga mencionar que, en abril de 2025, el satélite GOES-19 reemplazó al GOES-16 en la misma posición y con el mismo sensor ABI y es ahora el nuevo GOES-East.

La estación receptora del satélite GOES-East utiliza el sistema GOES Re-broadcast (GRB), con el que recibe datos de nivel L1b, calibrados en resolución completa y georreferenciados, de las 16 bandas del sensor ABI en tiempo real, en formato NetCDF (Tabla 1).

Para conveniencia de los usuarios del consorcio LANOT se realizan los siguientes procesos:

Con los datos de nivel L1b en unidades de radiancia, se aplican algoritmos para generar productos de mayor nivel con el programa ejecutable aitf (Algorithm Integration Team Framework) versión 2.3.0 que forma parte del paquete Community Satellite Processing Package for Geostationary Data Geo (^{CSPP Geo, 2024}). Los productos derivados son muy útiles para el análisis ulterior y la toma de decisiones (Tabla 2).

Sistema Polar

El sistema de recepción de satélites de órbita polar del LANOT emplea el software TeraScan 4.5 para captar, decodificar y preparar los datos provenientes de satélites de observación ambiental. Este programa es compatible con diferentes configuraciones antena-receptor y captura datos automáticamente según las especificaciones del usuario, con ajustes menores según la telemetría del satélite (^{SeaSpace, 2021}). Actualmente, el sistema recibe información de los satélites NOAA-20, Suomi-NPP, Terra, Aqua, Metop-1, Metop-3, NOAA-15, NOAA-18 y NOAA-19.

El procesamiento posterior de los datos se realiza exclusivamente con programas de código abierto, lo que permite acceso y mayor flexibilidad en el análisis. Dependiendo del satélite y del tipo de información, se emplean distintas herramientas especializadas.

Para los satélites NOAA-20 y Suomi-NPP, los datos recibidos, conocidos como crudos, son procesados mediante el sistema RT-STPS 7.0 (Real-time Software Telemetry Processing System), el cual convierte la información original en paquetes denominados RDR (Registro de Datos Crudos, por sus siglas en inglés). Estos paquetes contienen datos provenientes de los sensores VIIRS, ATMS, CrIS y OMPS (^{DRL, 2022}).

Los archivos RDR se procesan con el software IPOPP 4.0 (International Polar Orbiter Processing Package), que genera productos llamados SDR (Registros de Datos del Sensor) y EDR (Registros de Datos Ambientales) para ambos satélites. IPOPP permite procesar tanto datos en tiempo real como históricos provenientes de los sensores mencionados (^{DRL, 2023}). Los productos SDR del sensor VIIRS incluyen datos calibrados en radiancia, reflectancia y temperatura de brillo, dependiendo de la longitud de onda, así como imágenes de la banda día/noche y datos de geolocalización. Estos productos se generan con resoluciones espaciales de 375 y 750 metros, en formato HDF5 (Hierarchical Data Format, versión 5).

A partir de los SDR, los productos EDR incluyen variables ambientales de interés, como propiedades de las nubes, detección de aerosoles, temperatura de la superficie terrestre y oceánica, incendios activos, índices de vegetación y color del océano (Figura 2).

Figura 2 Diagrama de procesamiento para la obtención de datos SDR y EDR de los satélites Suomi-NPP y NOAA-20. 

Además, se emplean programas adicionales desarrollados por el proyecto CSPP. Por ejemplo, el CSPP VIIRS Flood Detection, versión 1.1, permite identificar inundaciones a nivel global utilizando los productos SDR de VIIRS (^{CSPP, 2018}), basado en el algoritmo propuesto por ^{Sanmei et al. (2018)}.

En el caso de los satélites Terra y Aqua, que transportan el sensor MODIS, se utiliza también el sistema RT-STPS 7.0. Sin embargo, en estos casos los datos se convierten en archivos con formato PDS (Production Data Set). Posteriormente, estos archivos se integran en IPOPP 4.0 para generar productos de nivel 1 y nivel 2 (^{DRL, 2023}).

Finalmente, los datos de los satélites NOAA-18 y NOAA-19 se procesan mediante el software AAPP 8.12 (ATOVS and AVHRR Pre-processing Package), desarrollado por el programa NWP SAF de EUMETSAT. Esta herramienta procesa datos provenientes de los sensores HIRS, AVHRR, AMSU y MHS, que forman parte de la antigua serie de satélites POES de NOAA, así como de sensores equivalentes a los satélites Metop. Los productos generados incluyen mediciones de radiancia, reflectancia y temperatura de brillo (^{Atkinson, 2020}).

Visualización

En LANOT se han desarrollado algoritmos propios para la visualización en tiempo real de imágenes de satélite. El proceso para obtener un producto visible y comprensible para el ojo humano a partir de un conjunto de datos se llama visualización. Un realce RGB (por los colores primarios rojo, verde y azul, en inglés) se obtiene por una combinación numérica de diferentes bandas. Un ejemplo común es el Color Verdadero (True Color) que se aproxima a la imagen a color que un ojo humano vería desde el espacio. Como el sensor ABI del GOES-East no cuenta con una banda en el verde, se construye un verde sintético con base en una combinación lineal de las primeras tres bandas (^{Bah et al., 2018}), ya que la banda 3 en el infrarrojo cercano es muy sensible a la vegetación.

Una imagen pseudocolor se basa en asignar una tabla de colores específica según lo que se quiera resaltar, a una banda o combinación de bandas. En la noche no se cuenta con las bandas visibles, pero la banda 13 del sensor ABI en infrarrojo térmico permite obtener un registro de la temperatura y una buena aproximación de la altura de las nubes. Por razones estéticas se suele combinar con la imagen de fondo en superficie de las luces de las ciudades desde el espacio (^{Simmon, 2012}). A los pixeles con temperatura menor a 263.15 K se les asigna una escala de grises inversa a la temperatura de brillo y una paleta meteorológica para las nubes más altas.

Finalmente se combinan ambas imágenes usando un factor de transparencia dependiente de la posición del cenit solar para cada pixel, para distinguir la noche (opaco), el día (transparente) y la penumbra (semitransparente) y así obtener un producto de monitoreo continuo del hemisferio occidental de la Tierra. En la Figura 3 se muestran los procesos de construcción del realce RGB color verdadero para el día, el pseudocolor de temperatura de brillo para la noche y la combinación de ambos, que en adelante llamaremos Truecolor+Nocturno.

Figura 3 Proceso de generación del compuesto Truecolor+Nocturno, con bandas del sensor ABI del satélite GOES. 

Para la visualización de algunos de los productos generados a partir de los satélites polares, se utilizan las herramientas Polar2Grid versión 2.3 y el complemento H2G integrado en IPOPP. Estas herramientas permiten convertir archivos en formato HDF al formato GeoTIFF, lo que facilita la creación de imágenes georreferenciadas. También es posible generar imágenes en formatos más comunes como JPEG y PNG, a partir de datos provenientes de diversos sensores satelitales (^{CSPP, 2020}; ^{DRL, 2023}).

Productos del sistema geoestacionario

El programa aitf genera 36 archivos en formato NetCDF-4: 16 archivos (uno por banda) de imágenes de nubes y humedad (CMI) en unidades de albedo para las bandas reflejantes (1 a 6) y en temperatura de brillo para las emisoras (7 a 16); seis de vientos derivados; uno con información sobre navegación (coordenadas de cada pixel) y otros productos, como temperatura y presión de la cima de las nubes, temperatura terrestre superficial, aerosoles, etc. En ocasiones es posible que se omitan algunos productos, como cuando no hay suficiente información para calcular los vientos. Como se puede ver en el siguiente cuadro (Tabla 2), algunos archivos contienen más de un producto, como es el caso de la detección de aerosoles.

Productos del sistema Polar

En el caso de Suomi-NPP y NOAA-20, los productos de nivel 1 se corresponden con los SDR y los de nivel 2 con los EDR.

Para el sensor VIIRS, los productos SDR se generan mediante el algoritmo denominado C-SDR-SPA (Common Sensor Data Record Science Processing Algorithm), el cual produce archivos de nivel 1A y 1B no solo para VIIRS, sino también para los sensores ATMS, CrIS y OMPS. Este proceso incluye además la creación de archivos de geolocalización, todos en formato HDF5 (^{DRL, 2023}). Es importante mencionar que los SPA funcionan como complementos (plug-in) en la plataforma de procesamiento IPOPP.

En la Tabla 3 se enlistan los productos SDR de VIIRS, que cuenta con 22 bandas espectrales que abarcan el espectro electromagnético desde 0.402 µm y 12.49 µm. Esta cobertura incluye 16 bandas de resolución moderada (bandas M) con una resolución espacial en el nadir de 750 metros, cinco bandas definidas como de resolución de imagen (bandas I), con una resolución espacial de 375 metros en el nadir, y una única banda pancromática Día- Noche (DNB) con una resolución espacial de 750 metros a lo largo todo el barrido.

Las bandas M comprenden 11 Bandas Solares Reflectivas (BSR) y 5 Bandas Emisivas Térmicas (BET), mientras que las bandas I comprenden 3 BSR y 2 BET (^{Bhaskar et al., 2021}).

Para la generación de productos EDR a partir de los datos del sensor VIIRS, la plataforma IPOPP incorpora once complementos de procesamiento conocidos como SPA (Science Processing Algorithms). Cada uno de estos paquetes está diseñado para generar distintos productos relacionados con la atmósfera, la superficie terrestre y los océanos. Entre los productos que se obtienen se incluyen el espesor óptico de aerosoles, máscaras de nubes, propiedades ópticas de las nubes, reflectancia corregida por Rayleigh, temperatura de la superficie terrestre, índices de vegetación, fracción de nieve, detección de incendios activos y temperatura de la superficie del mar, entre otros (Tabla 4).

Los productos de nivel 1B del instrumento ATMS consisten en 22 bandas que cubren la frecuencia entre 23.8GHz a 183.3 GHz, calibradas a temperatura de brillo. Estos datos permiten realizar mediciones de temperatura y humedad atmosférica, con una resolución espacial en el nadir que varía entre 15.8 y 74.8 km (^{Liu, 2022}). En el caso del sensor CrIS, se generan tres bandas espectrales: la banda infrarroja de onda larga (LWIR, 650-1095 cm^-1), la banda infrarroja de onda media (MWIR, 1210-1750 cm^-1) y la banda infrarroja de onda corta (SWIR, 2155-2550 cm^-1), calibradas a radiancia con una resolución espacial de 14 km en el nadir (^{Han, 2018}).

En el caso de los satélites que llevan a bordo el sensor MODIS, los productos de nivel 1 están calibrados en radiancia, reflectancia o temperatura de brillo, dependiendo de la longitud de onda de cada canal, generados a diferentes resoluciones espaciales de 250 m, 500 m y 1000 m. El procesamiento se realiza mediante el algoritmo MODISL1DB-SPA (MODIS Level-1 Science Processing Algorithm), que produce los datos nivel 1A, nivel 1B y de geolocalización. A partir de estos, se generan los productos de nivel 2, que incluyen información atmosférica, terrestre y oceánica (^{DRL, 2021}).

Para generar los productos de nivel 2, la plataforma IPOPP emplea seis complementos SPA que permiten obtener información como la reflectancia corregida por Rayleigh, propiedades ópticas de las nubes, aerosoles, temperatura de la superficie terrestre y oceánica, incendios activos, índices de vegetación y color del océano, entre otros (Tabla 5).

Los productos obtenidos a partir de los satélites de la serie POES y METOP, por el momento, se limitan a los datos de nivel 1 de los sensores AVHRR, AMSU, MHS y HIRS. El sensor AVHRR cuenta con cinco bandas espectrales calibradas, que cubren longitudes de onda entre 0.63 y 12.0 μm. El sensor AMSU dispone de 15 bandas en el rango de frecuencia entre 23.8 y 89 GHz, mientras que el sensor MHS abarca cinco bandas entre 89 y 190.31 GHz. Por su parte, el sensor HIRS ofrece 20 bandas que cubren el espectro entre 668.5 y 2660 cm^-1 (^{Atkinson, 2017}).

Visualización

En la Figura 4 se muestra el compuesto truecolor+nocturno en recortes derivados del disco completo cada diez minutos, en proyección geográfica y del sector CONUS cada cinco minutos, que incluye casi todo México con excepción de una parte del sur de Chiapas, en su proyección original geoestacionaria.

Figura 4 Recortes del compuesto truecolor+nocturno en el sector CONUS (a), (b) en el sector Atlántico, donde se aprecian las tolvaneras de arena del Sahara que llegan desde África a América, (c) el sector A2 de la SEMAR, con el que se pueden monitorear las aguas territoriales de México. 

Otros compuestos RGB y pseudocolor que producimos en el LANOT, permiten observar diferentes variables físicas, como las masas de aire, que ayudan a distinguir entre masas de aire polar y tropical; la ceniza, útil para el monitoreo de ceniza volcánica; el óxido de azufre, para detectar grandes emisiones volcánicas de ese gas y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación (Figura 5).

Figura 5 Imágenes RGB y pseudocolor de distintas variables físicas: a) masas de aire, b) ceniza, c) óxido de azufre, d) Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada. 

El producto Movimiento derivado de vientos (DMW) contiene una lista de vectores de viento que identifican su ubicación, velocidad, dirección y presión. El nombre del producto incluye la palabra “derivado” porque los vectores de viento se derivan por seguimiento de características ambientales, específicamente nubes y vapor de agua en múltiples observaciones. En la Figura 6 mostramos un ejemplo de visualización de este producto para marzo de 2025.

Figura 6 Vientos derivados y sus alturas indicadas en hectopascales. El ángulo de las líneas indica la dirección local del viento y las barbas la intensidad, según la convención meteorológica. 

En las Figuras 7 y 8 se presentan algunos ejemplos de los productos generados por los procesos polares, los cuales fueron exportados en formato GeoTIFF de 8 bits para facilitar su interpretación visual. Entre estos productos se incluyen compuestos RGB de color verdadero, mapas de temperatura de la superficie terrestre, oceánica, color del océano, temperatura del tope de las nubes, índices de vegetación, detección de zonas inundables y estimaciones del tipo de material suspendido en la atmósfera, entre otros.

Figura 7 Vista de una imagen del sensor VIIRS del día 26 de enero de 2025 a las 19:56 UTC. a) Color verdadero, b) temperatura de la superficie de la tierra, c) color del océano, d) temperatura de la superficie del océano. 

Figura 8 Vistas de una imagen del sensor VIIRS del día 26 de enero de 2025 a las 19:56 UTC. a) Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, b) fase de las nubes, c) temperatura del tope de las nubes, d) espesor óptico de los aerosoles.