El 10 de julio de 2026 la ESA publicó el Gran Lago del Oso en su Earth from Space, con una escena de Sentinel-2 del 17 de junio. El texto describe cinco colores y qué significa cada uno: el hielo en azul y cian, el agua en azul oscuro o negro, la tierra en verdes, manchas anaranjadas y rosas de roca desnuda, y grietas negras sobre la placa.
Y explica la imagen así: “In this false-colour image, three specific bands from Copernicus Sentinel-2’s visible and infrared channels have been used to process the image.”
Tres bandas concretas. Cuáles, no lo dice. Hemos leído la página entera: no aparece ni un identificador de banda, ni B4, ni B8, ni B11. Y sin la receta no hay forma de repetir la imagen, ni de comprobar ninguna de las cinco lecturas de color, ni de aplicar el mismo procedimiento a otro lago.
Así que la reconstruimos.
Lo que se ve en nuestra escena
Recompusimos el encuadre desde el Copernicus Data Space Ecosystem, con el mismo día que declara la ESA: 17-06-2026. Son 241 kilómetros de este a oeste por 136 de norte a sur, a unos 151 metros por píxel. El recuadro cruza varias pasadas del satélite, así que la imagen es un mosaico de las tomas de ese día, no una sola toma. Y cubre el centro y el este del lago, no el lago entero: la ESA da la superficie completa, 31.328 kilómetros cuadrados, “the largest freshwater lake entirely within Canadian borders”, con hielo “from late November through to July”.
El encuadre lo decidió el ojo, no el filtro. Nuestro primer intento llegaba unos 150 kilómetros más al oeste y salió con dos defectos: una cuña negra sin dato, que es el borde de la pasada del satélite, y una banda clara y texturada sobre la orilla occidental. Ninguno de los dos lo cazó ningún número; los dos se ven al abrir el fichero. Sobre el encuadre que sí publicamos, el catálogo devolvió doce tomas de ese día y las doce declaran 0,0 % de nube, así que aquí el filtro de nubosidad no tenía nada que quitar.
El hielo del centro llega hasta la orilla en el norte y se despega en el este, donde se abre una franja continua de agua. La ESA la llama “a clear moat of ice-free water between the land and the remaining ice sheet”: un foso. Y las fracturas negras cruzan la placa de lado a lado.
Tres bandas, y una hipótesis que se puede comprobar
La página de la ESA deja una pista. Al explicar el color del hielo escribe: “This range of colours is due to ice and snow having a higher reflectance in the visible part of the spectrum, here assigned to blue.” O sea, el canal azul de su composición lleva una banda del visible.
Conviene decir aquí lo que la ESA da por sabido, porque es todo el truco. Una pantalla solo tiene tres canales, rojo, verde y azul. Sentinel-2 mide en trece bandas. Componer una imagen es elegir qué banda alimenta cada canal, y nada más: el color que ves no es el color de la escena, es el resultado de esa asignación. En color real se eligen las tres bandas que coinciden con nuestra vista; en falso color se elige otra cosa, y por eso hace falta saber cuál. Es la misma idea que exploramos con los pivotes de riego egipcios que el infrarrojo cercano pinta de rojo.
Esa pista sola no descarta la composición de infrarrojo color, la que pinta la vegetación de rojo, porque también lleva visible en el azul: es rojo igual a B08, verde igual a B04, azul igual a B03, y B03 es la banda verde. Lo que sí la descarta es el resultado. Con esa receta la tierra de alrededor saldría roja, y la ESA describe justo lo contrario, “shades of green dominate the landmass surrounding the lake”. Y el hielo, con las reflectancias que medimos más abajo, daría 0,306 en rojo, 0,364 en verde y 0,381 en azul: un gris casi neutro, no el azul y el cian de su texto.
Hay otra combinación clásica que encaja con la pista y con el uso que la propia página declara, “monitoring ice melt, water bodies and vegetation health”: rojo igual a B11, verde igual a B08, azul igual a B04. Según SentiWiki, la documentación oficial de Copernicus, B04 es el rojo visible a 665 nm y 10 metros, B08 el infrarrojo cercano a 842 nm y 10 metros, y B11 el infrarrojo de onda corta a 1610 nm y 20 metros. La misma página describe para qué están las dos bandas SWIR: “2 wider SWIR bands (~1610nm and ~2190nm) for applications such as snow/ice/cloud detection, or vegetation moisture stress assessment”.
Esto es una hipótesis, no una atribución. No sabemos qué usó la ESA y no lo vamos a afirmar. Tampoco es la única candidata: B12, B11 y B04 deja igualmente una banda visible en el azul y también sacaría el hielo azul, porque B12 se comporta como B11 sobre la nieve. Lo que sí se puede hacer con una hipótesis es generarla sobre nuestra propia escena y ver si reproduce, uno por uno, los cinco comportamientos de color que el texto de la ESA describe.
Las reflectancias, medidas
Mirar la imagen y decir “sí, se parece” no es comprobar nada. Así que descargamos la misma escena en reflectancia, sin ganancia ni curva de realce, sobre una malla de 800 por 450. La reflectancia es la fracción de la luz que llega a una superficie y esta devuelve: va de 0 a 1, y aquí es reflectancia de superficie, ya corregida del efecto de la atmósfera, que es lo que significa la etiqueta L2A del pie de la imagen. Con eso clasificamos los 360.000 píxeles con cuatro reglas de umbral. Se aplican en cascada, cada píxel cae en la primera que cumple, y van publicadas para que cualquiera repita la cuenta: agua si B08 y B11 quedan por debajo de 0,05; hielo si B04 pasa de 0,25 y B11 no llega a 0,15; vegetación si B08 pasa de 0,18 y es más de 1,8 veces B04; roca desnuda si B11 pasa de 0,16 y B08 no llega a 1,8 veces B04.
| Clase | B02 azul | B03 verde | B04 rojo | B08 NIR | B11 SWIR | % de la escena |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hielo y nieve | 0,3957 | 0,3807 | 0,3636 | 0,3063 | 0,0134 | 32,6 |
| Vegetación | 0,0390 | 0,0567 | 0,0521 | 0,2103 | 0,2076 | 31,0 |
| Agua abierta | 0,0164 | 0,0172 | 0,0118 | 0,0068 | 0,0064 | 7,2 |
| Suelo y roca desnuda | 0,1280 | 0,1352 | 0,1328 | 0,1357 | 0,2358 | 1,5 |
| Sin clasificar | 0,1209 | 0,1234 | 0,1153 | 0,1543 | 0,0889 | 27,7 |
Ese 27,7 % sin clasificar va en la tabla porque forma parte del resultado. La malla de medida es de 800 por 450 sobre los mismos 241 kilómetros, o sea unos 301 metros por píxel: la orilla, el hielo en fusión y el hielo mojado caen entre umbrales, y un umbral grosero deja fuera lo que está en el borde. Con píxeles de 300 metros hay más mezcla, no menos.
Cada color, contra su medida
Ahora las cinco lecturas de la ESA se pueden contrastar con números en vez de con impresiones.
El hielo en azul y cian. El hielo refleja 0,3636 en el rojo visible y 0,0134 en el SWIR: veintisiete veces menos. Como B11 va al canal rojo y B04 al azul, el rojo se apaga y el azul se enciende. El verde intermedio lo pone el infrarrojo cercano, 0,3063, y de ahí sale el cian. Es exactamente lo que el National Snow and Ice Data Center describe como la firma de la nieve, “very high visible (VIS) reflectance and very low reflectance in the shortwave infrared (SWIR)”, y lo que sostiene el índice de nieve NDSI.
La vegetación en verde. El infrarrojo cercano sube a 0,2103 mientras el rojo se queda en 0,0521, cuatro veces menos. B08 manda en el canal verde y el resultado es verde oliva, con el matiz de que el SWIR de la vegetación también está alto, 0,2076, así que el canal rojo aporta y el verde tira a amarillento. Se ve en la imagen.
Las manchas anaranjadas. Es la única clase donde el SWIR es la banda más alta de las cinco, 0,2358. Canal rojo dominante, y salen las manchas pardo anaranjadas. Conviene leer entera la lectura de la ESA, porque no las atribuye a una sola cosa: “indicating exposed rocky terrain, typical of the Canadian Shield, sparsely vegetated tundra or older fire scars that have not yet fully revegetated”. Roca desnuda, tundra rala o cicatriz de incendio antigua comparten firma espectral, y con estas cinco bandas no se separan entre sí.
El agua en negro. Las cinco bandas se quedan por debajo de 0,02, las más bajas de todas las clases. Los tres canales apagados a la vez: negro. La ESA lo explica igual, “because water reflects very little light back to the satellite, it appears dark blue or black”.
Cuatro de cuatro. La quinta lectura de la ESA, la de las grietas, es el mismo caso del agua: la fractura es agua abierta y sale negra sobre el hielo.
Lo que el color real no te deja ver
En color real, el hielo del Gran Lago del Oso es blanco. Y no es blanco por casualidad: sus tres bandas visibles miden 0,3957, 0,3807 y 0,3636, casi el mismo valor. Menos de un 9 % de diferencia entre el azul y el rojo es todo el color que hay ahí. Por eso la placa entera sale como una masa clara y uniforme, y por eso la tierra de alrededor, que refleja siete veces menos en el rojo y diez en el azul, se hunde en un verde casi negro. La misma curva de tono que respeta el hielo aplasta el bosque.
Y aquí cabe una objeción razonable: claro, le habéis puesto al color real la misma curva que al falso color. Cierto, y es deliberado, porque si cada versión lleva su propio ajuste la comparación deja de medir las bandas. Con su propia curva el bosque se levantaría, desde luego. Lo que ningún ajuste de tono puede hacer es cambiar el orden de las superficies, y ese orden es el argumento.
Lo que aporta el SWIR no es magnitud, es orden. Separar, separa: 15,5 veces entre el hielo y la vegetación en B11, frente a las 10,1 del azul visible. Pero el azul separa hacia el mismo lado que el resto del visible, y B11 separa hacia el contrario. En las cuatro primeras bandas el hielo está arriba y la vegetación por debajo; en B11 el hielo se desploma a 0,0134 y la vegetación se queda en 0,2076, quince veces por encima. Un canal que invierte el orden aporta color, no solo brillo, y por eso una composición que incluya SWIR separa superficies que en color real se confunden.
Dos cosas que no vamos a afirmar
La ESA dice que los tonos del hielo van “from bright blue to cyan, depending on the ice thickness”. Nuestra escena es de un solo día y no separa el espesor de la cobertura de nieve, de la fusión superficial ni de la rugosidad. La variación de tono se ve. Atribuirla al espesor con una imagen es otra cosa, y no la hacemos.
Y una precisión sobre su texto. La misma página llama al Gran Lago del Oso “the largest freshwater lake entirely within Canadian borders” y unas líneas después habla de “a massive sheet of sea ice covering most of the lake”. Es hielo lacustre. La distinción importa porque el hielo de lago y el marino ni se forman ni se rompen igual: al de lago no lo mueven las corrientes oceánicas ni la sal, y su calendario responde al balance térmico de la cubeta. Con el mismo dato Sentinel-2 se pueden seguir los dos, pero no con el mismo modelo.
La receta es parte del entregable
Todo esto tiene una versión de campo que no va de hielo.
Una capa de índice sin su receta no es un dato, es una imagen bonita. Si a un técnico de riego le llega un mapa de humedad de la vegetación y no sabe si está hecho con B11 o con B12, si viene de reflectancia sin corregir o corregida a nivel de superficie, de qué fecha exacta y con qué umbrales, no puede comparar el de esta semana con el de la anterior, ni el de un proveedor con el de otro. Puede mirarlo. No puede decidir con él, ni defender la decisión tres meses después.
Es el mismo problema que tuvimos aquí: la ESA describe lo que se ve, y nosotros hemos tenido que reconstruir el cómo para poder comprobar el qué. Con una imagen del día es un ejercicio entretenido. Con un mapa que decide cuánta agua se echa a una parcela, no lo es.
Por eso en T3 AISAT, en el sector del medio ambiente y el agua, la receta viaja con la capa. El encuadre, la ventana de fechas, las bandas, el nivel de procesado, la ganancia y la curva de esta escena viven en un fichero versionado, igual que las cuatro reglas de umbral de la tabla de arriba: en los metadatos y en el informe, no en la cabeza de quien la generó. Un mapa que no se puede auditar tampoco se puede mejorar: cuando el resultado no cuadra con lo que se ve en campo, sin la receta no hay manera de saber si falló el dato, el método o la interpretación.
¿Cuántas de las capas con las que decides ahora mismo llevan escrito con qué se hicieron?