Las "segundas intercaladas" son ajustadas ocasionalmente al Tiempo Universal Coordinado (UTC), sumando actualmente 27 segundos desde su establecimiento en 1970. El Tiempo GPS, introducido en 1980, inicialmente estaba alineado con el UTC, pero a diferencia de este, no tiene la obligación de mantener la misma relación con las rotaciones de la Tierra. Por lo tanto, no se han introducido segundas intercaladas en el Tiempo GPS, que desde enero de 2017 está adelantado 18 segundos respecto al UTC. Esta diferencia es fundamental en muchas aplicaciones, como la estimación de los tiempos de origen de los terremotos, que se dan en UTC. Para que se pueda realizar una comparación significativa entre las señales GNSS y los procesos físicos, es necesario alinear ambos sistemas de tiempo. Esto se logra fácilmente restando el número adecuado de segundos intercalados de las marcas de tiempo GPS. Dado que las segundas intercaladas se introducen de forma irregular, este ajuste requiere el uso de una tabla de búsqueda.

En el ámbito de la geofísica, la estimación de la posición en cada época de observación, bajo la suposición de que el receptor está en movimiento, no difiere mucho del caso estático y es, de hecho, una de las principales aplicaciones de la tecnología GNSS. Nikolaidis et al. (2001) fueron de los primeros en demostrar el movimiento dinámico inducido por una onda sísmica, utilizando observaciones cada 30 segundos del terremoto de Hector Mine de 1999. Más tarde, Larson et al. (2003) emplearon datos de 1 sps para resolver el movimiento dinámico generado por el terremoto de Denali de 2002, y Galetzka et al. (2015) resolvieron la propagación dinámica del deslizamiento a lo largo de la falla durante el terremoto de Gorkha de magnitud 7.8 a partir de datos de 5 sps.

Sin embargo, una de las complicaciones más notables en estos casos es el ruido en la posición causado por el efecto de la "multipath" (múltiples trayectorias de señal), un fenómeno en el que la señal directa y la señal reflejada de manera indirecta interfieren en la antena receptora. Este es un proceso que varía lentamente, con períodos que van desde minutos hasta horas y amplitudes del orden de centímetros. En el caso de la constelación GPS, estos errores se repiten aproximadamente cada 11 horas y 58 minutos, que es el período de revolución de los satélites GPS. Aunque para la estimación estática de la posición, se asume que el efecto de la "multipath" se promedia con el uso de datos de un día completo, para las posiciones cinemáticas subdiarias esta suposición ya no es válida, y se debe tratar este fenómeno si la señal de interés tiene una magnitud similar.

La corrección de la "multipath" se puede abordar con varias técnicas, como la que propone Axelrad et al. (1996), que consiste en corregir el "multipath" en las observaciones de fase de diferencias dobles. Otra técnica efectiva es el filtrado sidéreo, donde, por ejemplo, se eliminan las observaciones de un día anterior que no contienen señal geofísica. Este método se aplica para obtener un conjunto de datos más limpio comparando señales de días consecutivos, aunque para obtener mejores resultados, es fundamental utilizar los tiempos correctos de repetición de órbitas.

Cuando se pasa del procesamiento por época a un entorno en tiempo real, surgen una serie de complicaciones adicionales. Uno de los principales desafíos es la necesidad de contar con un sistema de telemetría robusto que entregue los datos de manera puntual y con la mínima pérdida de información. Esto, a su vez, aumenta los requisitos de energía, lo que plantea problemas adicionales en ubicaciones remotas. Desde un punto de vista técnico, el principal requisito del procesamiento en tiempo real es que no debe retrasarse respecto a la entrega de datos. Esto significa que cada época debe procesarse antes de que llegue la siguiente, lo que pone un límite superior en los procesos iterativos que se utilizan para la estimación de la posición, reduciendo potencialmente la precisión de los resultados.

Además, cualquier suavizado de la serie temporal debe ser limitado debido a las restricciones de tiempo. En el procesamiento de redes, también se está limitado por la cantidad de estaciones que pueden ser procesadas simultáneamente, ya que el tiempo de computación aumenta con el número de estaciones involucradas. Para evitar esto, se ha comprobado que el procesamiento de simples baselines, que consiste en procesar una estación móvil respecto a una base estática, puede ser suficiente para muchas aplicaciones. Este tipo de procesamiento diferencial ha demostrado ser eficaz en el análisis de alertas tempranas de terremotos y en la monitorización de procesos locales o regionales de deformación, como deslizamientos de tierra o deformaciones volcánicas.

Sin embargo, los grandes terremotos en zonas de subducción presentan un reto significativo para esta estrategia de procesamiento diferencial, ya que los baselines cortos y, en particular, los paralelos a la trinchera no podrían resolver adecuadamente la traducción de toda la red por encima del ruido. En estos casos, es más conveniente emplear un esquema de procesamiento PPP (Precise Point Positioning). Este enfoque también enfrenta desafíos adicionales, ya que se deben corregir los errores en los relojes de los satélites, así como los retrasos causados por la troposfera y la ionosfera para lograr una precisión en la posición de nivel centimétrico. Hoy en día, se distribuyen correcciones de órbita y reloj en tiempo real a través del IGS, lo que permite realizar posicionamiento PPP en tiempo real, aunque con un retraso de 10 a 20 segundos.

Este tipo de soluciones en tiempo real es esencial para aplicaciones como el monitoreo de desplazamientos de velocidad instantánea o el análisis de alertas sísmicas. Empresas comerciales como Trimble también ofrecen correcciones en tiempo real que permiten posicionamientos de alta precisión, transmitiendo soluciones de posición en el lugar con precisión de centímetro.

Es crucial que el análisis en tiempo real de redes globales permita a los usuarios generar sus propias correcciones y superar el retraso inherente en estos servicios.

¿Cómo la teledetección térmica mejora la gestión de recursos naturales y la monitorización de georriesgos?

Los recursos naturales son esenciales para el bienestar humano, y su gestión efectiva depende en gran medida de herramientas precisas para mapear y monitorear su estado. En este contexto, la teledetección térmica, particularmente en el rango del infrarrojo térmico (TIR), juega un papel crucial al proporcionar datos que permiten el análisis de fenómenos naturales como la evapotranspiración, las erupciones volcánicas o la exploración de recursos geotérmicos. Estos procesos no solo son de importancia científica, sino que tienen aplicaciones directas en sectores como la agricultura, la gestión de agua y la energía renovable.

En primer lugar, es fundamental entender que los objetos a temperaturas más altas emiten más energía que los objetos a temperaturas más bajas. A medida que la temperatura de un objeto aumenta, el pico de la radiación emitida se desplaza hacia longitudes de onda más cortas, conforme a la ley de Wien. Esta relación es capturada por las curvas de radiación del cuerpo negro de Planck, las cuales son esenciales para el análisis térmico de la superficie terrestre. Las características de baja temperatura se pueden mapear y monitorear con mayor precisión en el rango del TIR, mientras que los eventos de alta temperatura, como erupciones volcánicas o incendios forestales, se monitorean con mayor eficacia en el rango del infrarrojo cercano al corto (SWIR). Sin embargo, los datos de SWIR contienen una componente de energía reflejada que debe ser corregida para poder usarla en la estimación de temperaturas.

La teledetección térmica es especialmente útil para la exploración geotérmica de recursos de baja temperatura. A menudo, los recursos geotérmicos superficiales se manifiestan a través de terrenos calentados, cuerpos de agua calentados y la presencia de géiseres o manantiales. En lugares de altas latitudes, como Islandia, se utilizan imágenes satelitales y aéreas en el rango TIR como herramienta de reconocimiento inicial para identificar recursos geotérmicos no cartografiados. Un ejemplo notable es el sistema geotérmico Pilgrim, cerca de Nome, en Alaska. Durante el invierno y principios de la primavera, los sistemas geotérmicos superficiales pueden calentar el suelo lo suficiente como para que este aparezca libre de nieve o con una capa de nieve más delgada y húmeda, lo que crea una anomalía térmica detectable. Esta técnica permite identificar sistemas geotérmicos incluso en áreas remotas donde la nieve cubre la mayor parte del terreno, pero el calor subterráneo mantiene ciertas zonas libres de nieve, facilitando su identificación.

En cuanto a la gestión del agua y la agricultura, la teledetección térmica también ha demostrado ser invaluable, especialmente en la medición de la evapotranspiración (ET). Tradicionalmente, la gestión del agua se ha basado en datos recopilados en el campo, un proceso costoso y a menudo limitado en términos de cobertura espacial y temporal. Sin embargo, el uso de datos de teledetección TIR ha permitido realizar mediciones diarias de evapotranspiración a gran escala, lo cual es vital para la planificación del riego agrícola. Por ejemplo, mediante el uso de imágenes del satélite Landsat-8 y modelos de balance de energía de dos fuentes, se pueden obtener mediciones detalladas de la evapotranspiración en áreas agrícolas. Estas mediciones no solo permiten a los agricultores planificar ciclos de riego más eficientes, sino que también contribuyen a una gestión más sostenible de los recursos hídricos.

Además de estas aplicaciones en la gestión de recursos naturales, la teledetección térmica también juega un papel fundamental en el monitoreo de georriesgos, como las erupciones volcánicas, los incendios forestales y los incendios en minas de carbón. Estos fenómenos, asociados con temperaturas extremadamente altas, pueden ser monitoreados eficazmente mediante imágenes satelitales en los rangos SWIR y TIR. Las erupciones volcánicas, por ejemplo, pueden ser rastreadas a través de series temporales de imágenes satelitales, que permiten identificar la actividad volcánica, como flujos de lava, domos de lava y campos de fumarolas, e incluso predecir la evolución de la erupción.

Es importante que los lectores comprendan que la teledetección térmica no es solo una herramienta de análisis pasivo, sino que también puede integrarse con otros datos de sensores remotos y modelos computacionales para mejorar la precisión de las estimaciones térmicas. El avance en la tecnología de sensores, así como la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo casi real, ha ampliado enormemente el rango de aplicaciones de esta tecnología. A medida que las técnicas de teledetección evolucionan, se espera que las herramientas térmicas sigan desempeñando un papel central en la gestión y conservación de nuestros recursos naturales, además de mejorar la respuesta ante emergencias y desastres naturales.

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