Un enfoque de “cóctel” para la observación de la Tierra tiene el potencial de integrar diversos datos de múltiples proveedores para proporcionar de manera rápida y asequible inteligencia procesable para una toma de decisiones efectiva en una variedad de sectores.
El modelo básico del sector de Observación de la Tierra (EO) de vender imágenes de alto costo y de una sola fuente ya no es sostenible. El mercado tradicional de EO, construido sobre la premisa de vender píxeles en bruto como un producto básico, puede estar desapareciendo. Ahora estamos en una era dorada de los datos satelitales, con más constelaciones de satélites que nunca, tanto públicos como comerciales.
Sin embargo, el mercado de datos todavía está estancado en la era analógica, donde se prioriza la venta de imágenes en bruto costosas y aisladas, y la narrativa está impulsada por los grandes actores del mercado que venden a quienes gastan mucho. Este modelo obsoleto socava el potencial de la inteligencia espacial y obstaculiza todo, desde la planificación de infraestructura hasta, lo más importante, la inteligencia de la información y la respuesta a desastres, donde la historia podría ser mejor.
El desafío actual no es la falta de datos. Es la falta de acceso inteligente y asequible. Necesitamos una perturbación fundamental del mercado. Se trata de pasar de vender imágenes en bruto, costosas y de una sola fuente, a ofrecer un «cóctel» de datos ágil y de múltiples proveedores, un flujo de inteligencia procesable que puede implementarse rápidamente tanto en órbita como en tierra. La sostenibilidad de todo el ecosistema de EO y la seguridad de los habitantes del planeta dependen de la adopción de este futuro colaborativo.
La trampa de una sola imagen
Durante décadas, el modelo de negocio estándar en la EO comercial ha sido simple. La idea era lanzar satélites de alta resolución, tomar fotografías y vender las imágenes a un precio elevado. Este modelo tenía sentido cuando los satélites eran activos gubernamentales escasos y costosos o la vanguardia de la empresa privada. Pero hoy se ha convertido en un obstáculo.
Este paradigma requiere que los clientes, desde cooperativas privadas y agencias cartográficas nacionales hasta organizaciones humanitarias, se conviertan en expertos en gestión de datos. Las empresas deben navegar en un entorno fragmentado de docenas de proveedores, cada uno de los cuales ofrece tipos de sensores únicos (ópticos de alta resolución, radar de apertura sintética (SAR), hiperespectrales, etc.) con diferentes términos de licencia y precios exorbitantes.
Como resultado nació un sistema con las siguientes características.
Alto costo y bajo acceso: El alto costo de comprar múltiples imágenes superpuestas de alta resolución impide una adopción sostenible a gran escala. Sólo las organizaciones más ricas pueden ofrecer seguros consistentes, dejando atrás al sector público, a las ONG y a gran parte del mundo en desarrollo. Silos de datos: el producto de cada proveedor se trata como un producto independiente y separado. Esto obliga a los analistas a combinar manualmente conjuntos de datos incompatibles, lo que ralentiza el análisis y, a menudo, produce resultados inferiores en comparación con los flujos armonizados. Período de latencia durante una crisis: en escenarios de desastres como inundaciones repentinas, deslizamientos de tierra e incendios forestales, cada segundo cuenta. Esperar a que se coordinen las operaciones y las estaciones terrestres de un único proveedor privado, realizar costosos pedidos urgentes y recibir y procesar datos sin procesar es una pérdida de tiempo crítica. Los modelos tradicionales están fundamentalmente en desacuerdo con la urgencia de una rápida recopilación de inteligencia, respuesta de emergencia y asistencia humanitaria.
“Cóctel” de EO: Sinergia más allá de la singularidad
El futuro de la observación de la Tierra no depende del predominio de un único gran sensor. Es una mezcla sinérgica de muchas cosas. Este es el enfoque del cóctel de AE.
Imagine que un usuario necesita evaluar los daños por inundaciones. No necesitas sólo una imagen. Necesitan rápidamente inteligencia crítica, compuesta por diferentes imágenes y tipos de datos, que los humanos y los LLM puedan comprender fácilmente, para tomar decisiones rápidas y procesables. En este ejemplo específico de daños por inundaciones, dicho cóctel de datos debería consistir en: Imágenes vistas a través de las nubes e imágenes que capturen la cobertura del agua durante la noche, si se desea. Para conocer el contexto, la clasificación de la cobertura terrestre y las líneas de base previas al evento. Imágenes de ultra alta resolución y sensores de IoT para una evaluación precisa de los daños en infraestructuras críticas (puentes, centrales eléctricas). Los datos topográficos son esenciales para el modelado hidrográfico y la predicción del movimiento del agua.
Ningún proveedor por sí solo puede proporcionar adecuadamente todos estos datos. Un solo sensor tampoco puede proporcionar simultáneamente la fidelidad y frecuencia requeridas. El modelo de cóctel propone una capa de inteligencia que combina automáticamente aportaciones tanto del dominio público (como datos abiertos y gratuitos de Copernicus/Sentinel y Landsat) como del sector comercial.
La propuesta de valor cambia por completo. Los clientes ya no tienen que pagar altos precios por imágenes VHR sin procesar. Pagan una tarifa asequible basada en una suscripción por un “Flood Intelligence Stream” constantemente actualizado, también conocido como “FloodPin”, un producto procesado y armonizado listo para usar. Esto maximiza el retorno de la inversión de los satélites públicos y garantiza un modelo de negocio claro y sostenible para los operadores comerciales especializados en proporcionar componentes de datos complementarios y de alto valor.
De las ventas de datos a los flujos de inteligencia
Esta revolución requiere una reestructuración completa de la cadena de suministro, transformando el mercado de un negocio de productos básicos (venta de píxeles) a una utilidad esencial (venta de conocimientos).
La importancia de la latencia: procesamiento en órbita
Uno de los cambios más fundamentales es el paso al procesamiento integrado. Para aplicaciones en las que el tiempo es crítico, como el monitoreo de desastres, enviar petabytes de datos sin procesar a la Tierra, procesarlos en estaciones terrestres y llevar la inteligencia resultante al campo causa demoras.
Los satélites de próxima generación, las constelaciones de satélites o infraestructuras completas de computación en la nube en órbita incorporarán potentes capacidades de procesamiento, a menudo impulsadas por chips de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML), que pueden realizar tareas analíticas críticas en órbita. Por ejemplo, los satélites pueden identificar límites de inundaciones recién formados en áreas remotas, comprimir esa única información y enviar pequeños paquetes de datos directamente a estaciones terrestres tácticas cercanas o dispositivos móviles.
Este enfoque reduce significativamente la dependencia de la infraestructura terrestre, reduce la latencia de horas a minutos y minimiza los requisitos de ancho de banda. Este es un elemento clave para proporcionar inteligencia confiable y de alta fidelidad en áreas afectadas por crisis.
El poder de los modelos de servicio
Sobre el terreno, el nuevo ecosistema prosperará gracias a los datos como servicio (DaaS), o más apropiadamente, a la inteligencia como servicio (IaaS). Las empresas que sobresaldrán en esta nueva era serán los mixólogos, plataformas que pueden capturar, limpiar, armonizar y analizar cócteles de datos, vendiendo respuestas en lugar de materias primas.
Este es exactamente el tipo de innovación en la que empresas como RSS-Hydro son pioneras con herramientas como FloodPin. Estos sistemas aprovechan enfoques rápidos de múltiples sensores para lograr monitoreo de inundaciones y evaluación de desastres casi en tiempo real. No venden instantáneas de imágenes Sentinel ni imágenes comerciales. Venden inteligencia de impacto precisa y con marca de tiempo: inteligencia que salva vidas. Al centrarnos en las soluciones, mostramos cómo lograr velocidad, precisión y, en última instancia, asequibilidad.
Imprescindibles: asequibilidad y adopción sostenible
Esta necesidad de perturbar el mercado no es simplemente una cuestión de avance tecnológico. Es un imperativo económico y ético.
ingesta sostenible
El actual modelo de alto costo es la mayor barrera para la adopción sostenible por parte de los sectores público y privado. Los gobiernos requieren un monitoreo constante, plurianual y en todo el continente para la adaptación al clima, la planificación de infraestructura y la gestión completa de los ecosistemas. No se puede presupuestar la compra de una sola imagen a un precio elevado de forma ad hoc. Las suscripciones a IaaS asequibles y confiables brindan un flujo de inteligencia armonizado y garantizado, lo que permite una planificación presupuestaria consistente y una integración generalizada de los datos de EO en las operaciones diarias. Este flujo de ingresos estable permite a los proveedores comerciales invertir en innovación con confianza.
democratizar la respuesta a los desastres
En el contexto de la respuesta humanitaria, la incapacidad de los mercados para proporcionar información rápida y asequible es en sí misma una crisis. Cuando un huracán de categoría 5 azota un país de bajos ingresos, o incluso un país de altos ingresos, la incapacidad de los gobiernos locales y las organizaciones de ayuda para acceder rápidamente y proporcionar la información más precisa resulta directamente en más pérdidas de vidas y mayores daños económicos.
Al adoptar un modelo de «cóctel», la comunidad internacional garantizará que la inteligencia esencial para salvar vidas se convierta en una utilidad asequible. Esto garantizará que las mejores imágenes posibles de la Tierra, reunidas por la NASA, la ESA, la JAXA y decenas de empresas privadas, se distribuyan de inmediato en las comunidades más vulnerables, en lugar de ser monopolizadas por el mejor postor.
Deben terminar los días de las imágenes de satélite únicas, bastante caras y recién adquiridas. El futuro de la observación de la Tierra se construirá sobre la base de flujos de inteligencia de múltiples fuentes que sean colaborativos, automatizados y asequibles. Sólo entonces podremos cumplir la promesa de la tecnología espacial: servir como ojos esenciales y confiables en nuestro planeta, trabajando incansablemente para proteger y sostener la vida en la Tierra.
Este artículo también se publicará en el número 24 de la revista trimestral.
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