Wie vergleichen Sie die räumliche und spektrale Auflösung von Landsat-, Sentinel- und MODIS-Sensoren?

La definicion de resolución espacial es incorrecta. Que un sensor tenga una resolución espacial de 10 metros no significa que "los objetos estén al menos a 10 metros de distancia". Es una reseña erronea. El satélite Copernicus Sentinel-2 tiene 10 metros en el espectro visible y no está a 10 metros de distancia de la Tierra sino a más de 780 kilometros de altitud. Que la resolución sea de 10 metros implica que el tamaño mínimo del pixel es de 10 metros y, por tanto, la unidad mínima que puede representar es de 10 metros. De igual forma, la resolución espacial del satélite Landsat (por defecto) tampoco es de 15 metros sino de 30 metros. Para poder convertir a 15 metros es necesario recurrir a una banda pancromática.

Sentinel-2 by European Space Agency (ESA), has a total of 13 Spectral Bands having a Spatial Resolution of 10m for 4 Bands, 20m for 6 Bands, and 60m for 3 Bands. Landsat-8 by NASA, has a total of 11 Spectral Bands (OLI + TIRS), having a Spatial Resolution of 15m for 1 Panchromatic Band, 30m for 8 Bands (15m and 30m Bands belongs to Operational Land Imager - OLI), and 100m for 2 Bands belonging to Thermal Infrared Sensor (TIRS). MODIS Satellite by NASA, has a total of 36 Spectral Bands, having a Spatial Resolution of 250m for 2 Bands, 500m for 5 Bands, and 1000m for the remaining 29 Bands. In terms of Spatial Resolution, less is better making Sentinel-2 the best Satellite Sensor out of the three in terms of Spatial Resolution.

Landsat sensors offer high spatial resolution (30m), suitable for detailed land analysis, with moderate spectral resolution. Sentinel satellites provide high spatial (10-60m) and spectral resolution, ideal for diverse applications. MODIS sensors have lower spatial resolution (250m-1km) but high spectral resolution, covering broad areas for global monitoring.

When comparing the spatial and spectral resolution of Landsat, Sentinel, and MODIS sensors, several key differences emerge. Sentinel-2 offers the highest spatial resolution (up to 10m), capturing detailed imagery. Landsat has up to 30m resolution (15m for panchromatic), and MODIS has up to 250m. MODIS leads in spectral resolution with 36 bands, while Sentinel-2 and Landsat-8 have 13 and 11 bands, respectively. Sentinel-2 excels in band placement for vegetation analysis. The choice of sensor depends on the application: Sentinel-2 for detailed mapping, Landsat for long-term studies, and MODIS for broad-scale monitoring.

La resolución espacial es un factor crucial al elegir el sensor adecuado para monitorear una área específica. Si estoy analizando extensas áreas donde el tamaño del píxel no es tan relevante, lo más común es utilizar MODIS o Landsat. Estos sensores permiten analizar grandes áreas y, dado que las imágenes tienen un menor peso, facilitan el procesamiento de datos en regiones muy amplias. Sin embargo, cuando necesito analizar áreas más pequeñas con mayor detalle y precisión, la mejor opción suele ser Sentinel-2. Si cuento con un presupuesto más amplio y requiero aún mayor definición, podría optar por imágenes de PlanetScope, que ofrecen una resolución de 3.7 metros por píxel.

La resolución espectral es un concepto más complejo de entender, ya que no se refiere a la nitidez de una imagen o al tamaño del píxel, sino al rango del espectro visible o invisible que cubre el sensor. Una mayor resolución espectral significa que estamos cubriendo una mayor parte del espectro electromagnético, y cada rango proporciona información crucial según lo que se quiera analizar. Todos los sensores se complementan entre sí. Por ejemplo, MODIS ofrece 36 bandas espectrales, pero el tamaño del píxel es muy grande y no proporciona mucho detalle espacial. En cambio, Landsat tiene un tamaño de píxel más pequeño, lo que mejora la resolución espacial, aunque a costa de tener menos bandas espectrales.

Siempre es bueno tener varios sensores dependiendo el estudio que quiera realizar. No obstante, al usar varios sensores de manera simultanea y buscando un dato especifico, puedo usar un método conocido como Downscalling que me ayuda a mejorar la resolución espacial de los datos

Una de las grandes limitantes a la hora de utilizar imágenes satelitales tanto de Landsat, sentinel y MODIS es precisamente lo que se menciona, tener en cuenta el acceso a la información es muy importante. Si se que las imágenes que descargaré ya están ortorectificadas y corregidas atmosfericamente, definitivamente eso me ahorrara mucho tiempo. Asimismo, si hay una API que pueda utilizar para automatizar las descargas y por ejemplo enviar toda la información que necesito a un cloud, también me facilitará el post procesamiento de la información

Landsat satellites provide moderate spatial resolution, typically ranging from 15 to 30 meters per pixel, allowing vast area observation of Earth's surface features. Sentinel missions offer spatial resolutions varying from 10 to 60 meters, providing a balance between spatial detail and coverage area. MODIS prioritizes broad coverage with a spatial resolution ranging from 250 to 1000 meters, suitable for monitoring large-scale environmental phenomena. However, MODIS shines in its spectral resolution, featuring 36 spectral bands covering a wide range of wavelengths from visible to thermal infrared regions, enabling comprehensive analysis of Earth's surface properties and atmospheric conditions.

Sentinel-2 by European Space Agency (ESA), has a Temporal Resolution of 5 days. It consists of two Satellites including Sentinel-2A and Sentinel-2B. Each Satellite has a revisit time of 10 days, but because they operate in-sync, together they provide a revisit time of 5 days. Landsat-8 by NASA, has a Temporal Resolution of 16 days, which means that it revisits a given point on the Surface of Earth every 16 days. MODIS Satellite by NASA, has a Temporal Resolution of 2 Days. This means it can provide Global Coverage of the Surface of Earth every 2 days. MODIS has the best Temporal Resolution out of the three Satellites. But, there are other limitations in MODIS Satellite Sensor in which the other two Sensors are relatively better.

The Sensors have their own "sensorality" -- characteristics, and like outputs may seem similar. Using each at it's native resolution is the place to start And, using them all in context is extremely enlightening ...

Un ejemplo de plataforma para procesamiento de imágenes aparte de GEE, sería Sentinel Hub. Dentro de Sentinel hub puedo procesar imágenes de Landsat y Sentinel, hacer combinaciones de bandas a mi gusto con los custom scripts y además, de ser necesario puedo incorporar datos de Planet para procesar en la nube sin tener que descargar ningún raster de manera local