Contaminación Lumínica e IDEs en el análisis de imágenes de la Estación Espacial Internacional

En una ocasión anterior llamé la atención sobre la pérdida económica asociada a la contaminación lumínica, y cómo las IDE podían ofrecer una herramienta para localizar estas fuentes. Las imágnes del NOAA se pueden utilizar a través de WMS para conocer la evolución de cómo ha ido cambiando las emisiones desde diferentes partes del Planeta.

En esta ocasión querría llamar la atención sobre las posibilidades de aplicar técnicas de Análisis Geográfico a la astronomía, y más concretamente a este problema. En un novedoso trabajo publicado recientemente en colaboración con Jaime Zamorano, profesor titular del Departamento de Astrofísica de la UCM, y el resto de su equipo (Alejandro y Pascual Ramírez, Sergio y Gómez Castaño, José y Ramírez Moreta, Pablo y Challupner, Peter), dentro de la serie LICA Report, se expone un análisis de algunas imágenes tomadas desde la Estación Espacial, en las que se recogía todo el área de la Comunidad de Madrid. El trabajo se titula "IIS nocturnal images as a science tool against Light Pollution". El trabajo describe cómo llevar a cabo una calibración de las imágenes y un plan de trabajo para que sean útiles a la hora de obtener medidas fotométricas de las emisiones procedentes de la superficie terrestre. El trabajo está a disposición en:IIS NOCTURNAL IMAGES AS A SCIENCE TOOL AGAINST LIGHT POLLUTION

Además del análisis desde un punto de vista fotográfico y astronómico, hemos aplicado técnicas habituales en GIS y que, hasta la fecha, no habían sido tenidas en cuenta. Utilizando software de libre distribución para ello, como gvSIG y SEXTANTE hemos llevado a cabo desde la georreferenciación hasta la generación de imágenes 3D. Una vez georrefenciada la imagen, se ha procedido a crear una capa cartográfica con ella, pudiéndose utilizar junto a otras procedentes de diferentes Infraestructuras de Datos Espaciales.

Junta a esta, hemos utilizado las proporcionadas por la IDEE para conocer qué zonas geográficas eran las responsables de cada emisión. Entre ellas, las de transportes, límites administrativos, además de otras como las de zonas de protección de aves o parques naturales.El trabajo ha permitido identificar qué zonas de la Comunidad son las responsables de las emisiones, incluso a nivel de edificio. Usando los últimos datos publicados por la Oficina del Catastro es posible conocer qué edificio se encuentra exáctamente en la ubicación de una emisión determinada.

La resolución de la imagen original era de 16 metros por pixel, lo que permite una gran resolución espacial, comparada con otras imágenes disponibles, las recogidas por la misión DMSP-OLS ronda los 2.7 Km por pixel. Esto nos ha permitido identificar las fuentes luminosas al contrastar su posición con la cartografía disponible. Un objetivo del trabajo es crear un procedimiento que permita de forma rápida y fiable, la identificación de sobre el terreno de las fuentes emisoras de luz y poder cuantificarla. La capa generada se ha añadido a un servidor cartográfico Geoserver, y hemos desarrollado una aplicación que permite pulsar sobre un punto de la imagen y acceder a la vista proporcionada por Google Street View.

Otro producto geográfico creado en este trabajo son imágenes en 3D. En una primer paso se ha creado un Modelo Digital del Terreno a partir del valor de las emisiones luminosas. A partir de ella se ha creado una imagen 3D superponiendo la capa de ortofotos de PNOA del IGN. El resultado es una imagen en la que se representan las elevaciones como zonas de máxima emisión luminosa.El resultado está disponible para toda la Comunidad de Madrid (CAM), y en las imágen se muestra un ejemplo de la ciudad de Fuenlabrada. El resultado es un modeo 3D que permite navegar virtualmente sobre él para reconocer los puntos con más emisión luminosa, además de permitir obtener valores cuantitativos de las emisiones, como se describe en el trabajo.También se han llevado a cabo medidas sobre el terreno usando luxómetros, realizando un recorrido por parte de la CAM. Con el resultado, se ha creado otra capa cartográfica que hemos superpuesto a la imagen de la ISS. Con ella se obtiene una correlación entre ambas mediciones.

Publicado por José Gómez Castaño
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