Mapas SMAP y la Mitigación de la Interferencia de Radiofrecuencia en Radiometría

El avance tecnológico en la observación de la Tierra ha permitido una comprensión más profunda de diversos fenómenos naturales y ambientales. Uno de los satélites más importantes en este campo es SMAP (Soil Moisture Active Passive), una misión de la NASA dedicada a medir la humedad del suelo a escala global con alta precisión. La radiometría pasiva, uno de los métodos principales utilizados por SMAP para recopilar datos, enfrenta un desafío constante: la interferencia de radiofrecuencia o RFI (Radio Frequency Interference). Esta interferencia puede afectar gravemente la calidad de los datos obtenidos por el radiometro, lo que hace crucial el desarrollo de técnicas para su detección y mitigación. La interferencia de radiofrecuencia se produce cuando señales no deseadas, provenientes de diversas fuentes humanas o naturales, ingresan en la banda de frecuencia utilizada por el radiometro del satélite.

Estas señales contaminan la señal que debería reflejar únicamente la radiación emitida por la superficie terrestre y la atmósfera, distorsionando la información recogida. En el caso de SMAP, el radiometro utiliza frecuencias específicas en el rango de microondas para detectar la radiación de brillo, que está relacionada directamente con la humedad del suelo. Por ello, identificar y eliminar la RFI es imprescindible para asegurar la fidelidad de los datos. Los mapas SMAP sobre RFI ofrecen una visualización detallada del porcentaje de muestras que han sido señaladas y eliminadas por interferencias durante el proceso de análisis de datos. Cada “huella” observada por el radiometro está conformada por 128 muestras que combinan 16 canales de frecuencia y 8 muestras temporales, lo que permite una resolución precisa tanto en la frecuencia como en el tiempo.

La detección de interferencia no es sencilla y requiere un filtrado minucioso empleando múltiples criterios técnicos. El método para identificar la interferencia en SMAP se basa en un algoritmo desarrollado y descrito extensamente por investigadores como Piepmeier y colaboradores en 2014 y 2016. Este algoritmo emplea técnicas avanzadas en el dominio temporal para detectar variaciones inesperadas, además de comparar señales entre diferentes frecuencias para encontrar anomalías cruzadas. También utiliza la detección de kurtosis, una medida estadística que detecta picos atípicos en la señal, y la detección polarimétrica, la cual analiza la polarización de la señal para identificar posibles interferencias. Gracias a esta combinación, SMAP logra identificar con alta confiabilidad las muestras contaminadas por RFI para luego eliminarlas antes de procesar los datos de temperatura de brillo.

La importancia de mitigar la interferencia de radiofrecuencia en las mediciones de SMAP no solo radica en proteger la precisión del sensor, sino también en garantizar la calidad global de los productos que se derivan de estos datos. La humedad del suelo es un indicador crítico para múltiples aplicaciones: desde el pronóstico climático y la gestión agrícola hasta la prevención de desastres naturales como sequías e inundaciones. Una señal contaminada con interferencias puede llevar a interpretaciones erróneas que afecten la toma de decisiones a nivel regional y mundial. Gracias a la continua actualización de los mapas SMAP, los investigadores y usuarios pueden observar tendencias temporales y espaciales en la ocurrencia de RFI. Por ejemplo, es posible identificar zonas geográficas donde la interferencia es recurrente y estudiar su origen, que a menudo se relaciona con zonas urbanas densas, actividad humana intensa o emisiones de equipos electrónicos que funcionan en bandas similares a las de SMAP.

Estos datos resultan valiosos para futuras regulaciones o mejoras en el diseño de sensores y misiones satelitales. Además, el trabajo en la mitigación del RFI en SMAP ha impulsado la innovación en el desarrollo de algoritmos de procesamiento de señales para misiones futuras. El enfoque multidimensional y polifacético que utiliza SMAP se ha convertido en un estándar de referencia para otras misiones de teledetección que enfrentan desafíos similares. Igualmente, el entendimiento generado contribuye a la cooperación internacional en la asignación y regulación del espectro radioeléctrico, minimizando las interferencias en todas las bandas usadas para observación remota. La presentación visual de los mapas SMAP con muestras de interferencia demostrada permite a la comunidad científica verificar y validar los métodos de limpieza de datos, facilitando la transparencia y reproducibilidad en la investigación.

La colaboración entre instituciones internacionales y la NASA ha sido fundamental para mantener la integridad y evolución de estos productos. En resumen, los mapas SMAP y sus algoritmos para la detección y eliminación de interferencia de radiofrecuencia representan un pilar esencial en la observación precisa de la humedad del suelo desde el espacio. La capacidad para detectar, señalar y filtrar las señales contaminadas asegura que los datos entregados tengan un alto estándar de calidad, lo que resulta indispensable para aplicaciones científicas y prácticas en diversas disciplinas. Gracias a estos avances, la radiometría satelital continúa brindando información confiable que apoya la gestión sostenible de recursos naturales, el conocimiento climático y el bienestar global.