La resolución espacial es el parámetro más inmediato al describir una imagen de Teledetección. Sin embargo, y por diversas razones, puede ser complejo darle un valor. Un buen ejemplo es el caso del producto SST (Sea Surface Temperature) obtenido a partir de las imágenes del instrumento SLSTR de Sentinel-3.

Hay que recordar que no es lo mismo el área observada por un píxel (Ground Instantaneous Field of View, GIFOV) que la distancia entre sucesivos píxeles (Ground Sampling Distance, GSD). En sensores sencillos (como en los de la serie SPOT o el sensor aeroportado CASI del INTA) ambos parámetros son muy similares. Pero el SLSTR es un sensor complejo, con barrido cónico y dos vistas del terreno - una prácticamente nadiral y otra oblicua. Aquí, la geometría de observación y la generación de la imagen no son simples y no se puede asumir que GIFOV y GSD sean equivalentes.

Si acudimos a la descripción del propio instrumento vemos que la dirección de la vista “near-nadir” es muy cercana al nadir, pero no es simétrica con respecto a la dirección along track, si no que todo el campo de visión está desplazado 12.6º para evitar el sun glint en las bandas visibles. Esto se traduce en un ángulo de observación cenital (OZA) que alcanza los 55º en el borde del swath más alejado del punto sub-satellite. Por el contrario, la vista oblicua, con un swath más estrecho, proporciona un ángulo cenital de observación de 55º aproximadamente constante alrededor de un arco que sigue la dirección de avance del satélite. Es el barrido cónico el que origina la curvatura de los escaneos tal como se aprecia en la Figura 1. A medida que el satélite avanza en la dirección de la órbita, cualquier punto del terreno es primero escaneado por la vista near-nadir y, algo más de dos minutos después, por la vista oblicua (Figura 2). 

Figura 1: M.J. Wooster et al / Remote Sensing of Enviroment 120 (2012) 236-254

Figura 2: imagen de la ESA

Con esta geometría, el valor del GIFOV en la vista oblicua es unas 3 veces mayor que el de la vista nadiral para un mismo píxel. Por otra parte, el GIFOV va incrementándose notoriamente hacia los bordes de la imagen tanto para la vista oblicua como para la nadiral, donde llega igualmente a un máximo 3 veces superior al valor mínimo. Ojo, todos esto números son aproximados y provienen de un análisis simplificado –habría que distinguir la dirección across-track y along-track, considerar la curvatura de la tierra, etc.– pero bastan para ilustrar el problema.

Entonces, ¿cuál es la resolución espacial de un dato SST? Sorprendentemente, en la web de Sentinel Online, la información sobre la resolución de los productos SLSTR es mínima:

The SLSTR products (Level-1B and Level-2 measurement, annotation and auxiliary datasets) are generated separately in two instrument views and at two resolutions, depending on optical channels.

• 500 m resolution for solar reflectance bands
• 1 km resolution for thermal infrared bands.

Esta información (que se refiere a la cuadrícula en que se distribuyen los datos) evidentemente es insuficiente para describir qué área de terreno contribuye a cada píxel y, por tanto, la verdadera resolución espacial.

En las technical guides, que son el siguiente paso para profundizar en el conocimiento del dato, no hay mucha más información. Solo el documento ATBD (Algorithm Theoretical Basis Definition), al que no es fácil llegar, tiene la información completa (que intentaremos resumir más adelante). Concluyendo, aunque no sea relevante esta información para el producto SST cuando estamos trabajando en zonas marítimas, sí lo es para zonas continentales, donde la utilización de ambas vistas puede ser, cuanto menos, cuestionable. Por tanto, quien quiera entender de verdad la resolución espacial de la SST no lo tiene fácil.