Resultados clave
- Se mantuvo una distancia de muestreo del suelo (GSD) constante de 6,5 cm/px a 80 m sobre una superficie glaciar irregular
- Precisión de georreferenciación de ±0,02 m en vertical y ±0,05 m en horizontal
- Dos cubos hiperespectrales produjeron una biblioteca espectral de 214 píxeles de algas rojas de nieve confirmadas
- Esa biblioteca entrenó un clasificador satelital aplicado a 45 escenas de Sentinel-2 sin nubes a lo largo de siete años
- Se detectaron algas rojas de nieve en hasta el 12% de la superficie de una sola isla, unos 176 km², con una puntuación F1 de 0,757 y un AUC de 0,935
Por qué las algas rojas de nieve aceleran el deshielo antártico
Cada verano aparecen manchas de nieve roja y rosada en los campos de nieve costeros de la Antártida. El color proviene de las algas, principalmente Sanguina nivaloides, que llenan sus células con un pigmento rojo llamado astaxantina para sobrevivir a la intensa luz solar.
El problema es el color. La nieve más oscura absorbe más luz solar. Estas floraciones reducen el albedo de la superficie hasta en un 20%, lo que calienta la superficie y derrite la nieve y el hielo subyacentes más rápidamente. A medida que la Antártida sigue calentándose, los modelos climáticos necesitan saber dónde están estas floraciones y cuánto terreno cubren. Nadie tenía un mapa fiable de ellas a gran escala. Anteriormente se habían medido floraciones individuales, que cubrían desde decenas hasta cientos de metros cuadrados. La ciencia carecía de una cobertura a nivel de archipiélago rastreada durante varios años.
Sentinel-2 por sí solo no puede detectar las algas rojas de nieve
Mapear las floraciones en todo un grupo de islas requiere imágenes satelitales. El equipo utilizó la constelación Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA), que ofrece datos abiertos y revisita el mismo terreno con regularidad.
Dos factores complican esta tarea. La persistente capa de nubes elimina la mayoría de las escenas, razón por la cual solo 45 de las 109 escenas descargadas fueron utilizables. Además, Sentinel-2 resuelve el terreno a una escala de 10 a 20 metros por píxel, por lo que un solo píxel mezcla algas, nieve limpia, roca desnuda y polvo mineral. El polvo mineral sobre la nieve puede parecerse mucho a las algas rojas para un sensor de baja resolución, lo que genera falsos positivos.
Para distinguir las algas reales del polvo y la roca, el clasificador necesitaba saber exactamente cómo se ven las algas rojas de nieve en todo el espectro. Esa referencia no podía provenir del propio satélite. Tenía que provenir del suelo, con una resolución mucho mayor, a partir de parches de algas confirmados.
Vuelo de un sensor hiperespectral de barrido sobre una superficie glaciar en movimiento
Los espectros de referencia provienen de un sensor hiperespectral transportado por un dron que sobrevoló el glaciar Charrúa y Shelter Point en la isla Livingston en marzo de 2022. La carga útil del UAV fue un DJI Matrice 600 Pro equipado con un sensor de barrido VNIR-SWIR de Headwall Photonics, que registró 546 bandas de 400 a 2500 nm.
Un levantamiento hiperespectral con sensor pushbroom en un dron no perdona errores en la altitud de vuelo. El tamaño de píxel en el suelo (GSD) depende directamente de la altura sobre la superficie. El objetivo aquí era de 6,5 cm/px, lo suficientemente preciso para aislar píxeles de algas puras para la biblioteca espectral. Si la altitud varía, la resolución cambia, el solapamiento entre pasadas se pierde y los datos espectrales se vuelven más ruidosos.
Ahora, imagine esto sobre un glaciar. Las superficies glaciares tienen pendientes y ondulaciones. Si vuela a una altitud fija sobre el nivel del mar, su altura sobre el hielo cambia constantemente a medida que la superficie sube y baja bajo usted, y su GSD varía en consecuencia. Si a esto le sumamos el clima predominantemente nublado de la Antártida, un sitio remoto al que solo se llega por barco y una ventana de vuelo estrecha, no hay margen para un segundo intento.
La solución de UgCS: mantener la altura sobre la superficie
El equipo planificó las misiones en el planificador de vuelos de escritorio UgCS. En lugar de fijar la altitud sobre el nivel del mar, utilizando seguimiento de terreno, volaron a una altura constante de 80 m sobre la superficie, de modo que el dron siguió la forma del glaciar a medida que avanzaba.
El seguimiento de terreno ayudó a mantener una altura constante sobre el hielo irregular, lo que permitió fijar el tamaño de píxel en el suelo en 6,5 cm/px en todo el levantamiento. Con un solapamiento lateral planificado del 40 %, las pasadas se alinearon perfectamente. Al combinar el GPS integrado del M600 con una unidad inercial GNSS APX-15, se logró una georreferenciación final de ±0,02 m en vertical y ±0,05 m en horizontal, asegurando que cada píxel de la biblioteca de referencia estuviera en su lugar correcto.
El resultado del vuelo en sí no fue un mapa de la Antártida, sino dos cubos hiperespectrales limpios. A partir de ellos, el equipo extrajo 1.215 píxeles espectralmente puros, los redujo a nueve miembros finales y seleccionó 214 píxeles que representaban algas rojas de nieve. Ese conjunto se convirtió en la biblioteca espectral.
De dos vuelos de drones a un mapa satelital de siete años
La biblioteca espectral es el vínculo entre un glaciar y todo el archipiélago.
El equipo remuestreó la biblioteca obtenida por el dron para que coincidiera con las bandas de Sentinel-2 y luego la utilizó para entrenar una cadena de clasificación supervisada (mapeador de ángulos espectrales (SAM) seguido de una máquina de vectores de soporte (SVM)) en 45 escenas sin nubes entre 2018 y 2024. Validaron el clasificador comparándolo con 20 espectros de campo recopilados en el lugar y seis ubicaciones de floración ya documentadas en la literatura.
La clasificación fue sólida. Con el umbral de ángulo espectral elegido, alcanzó una puntuación F1 de 0,757, un AUC de 0,935, una precisión de 0,868 y una recuperación de 0,672.
El resultado del clasificador en todo el archipiélago:
- Durante la temporada de crecimiento, las algas rojas de nieve cubrieron hasta el 12 % de la superficie de una sola isla, aproximadamente 176 km².
- En la isla Rey Jorge, las floraciones alcanzaron los 53 km², aproximadamente el 4,2 % de sus 1.259 km² de superficie.
- En la isla Robert, más pequeña, las floraciones cubrieron hasta 10 km², aproximadamente el 7,23 % de la isla.
Ninguna de estas cifras provino directamente del dron. La clasificación satelital necesitaba una huella espectral confiable de las algas rojas de nieve antárticas reales, y el vuelo del dron, planificado para mantener una altura precisa sobre un terreno cambiante, proporcionó eso. Todo el trabajo posterior se basa en esa referencia.
Lo que hizo posible el levantamiento con drones
Detectar algas de nieve roja en las islas Shetland del Sur dependía de un requisito: una huella espectral fiable en la que un clasificador satelital pudiera confiar. Sentinel-2 por sí solo no podía proporcionarla, ya que un único píxel de 10 m mezcla las algas con polvo mineral, roca y nieve limpia.
El estudio con drones proporcionó esa huella. Volar a una altura fija de 80 m sobre la superficie del glaciar, planificado en UgCS con seguimiento de terreno, mantuvo la resolución hiperespectral constante a 6,5 cm/px sobre el hielo inclinado, lo que permitió obtener una biblioteca espectral lo suficientemente limpia para su uso. Esa biblioteca entrenó una cadena de clasificación aplicada a 45 escenas de Sentinel-2 a lo largo de siete años.
Se cartografiaron algas de nieve roja en hasta el 12% de la superficie de una sola isla (unos 176 km²), con una puntuación F1 de 0,757 y un AUC de 0,935. Dos vuelos sobre un glaciar se convirtieron en un registro plurianual de todo el archipiélago sobre un fenómeno que está acelerando el deshielo de la Antártida.
Cualquier estudio en el que la calidad de los datos dependa de mantener una altura establecida sobre un terreno que no permanece plano, ya sean glaciares, costas o montañas, se enfrenta al mismo problema que este equipo resolvió con el seguimiento de terreno de UgCS.
Referencia
Román, A., Navarro, G., Barbero, L., Fernández-Marín, B., García-Plazaola, J.I., González-Ortegón, E., Caballero, I., & Tovar-Sánchez, A. (2026). Revelando la gran cobertura de las floraciones de algas de nieve roja en los campos de nieve costeros de la Antártida. Communications Earth & Environment, 7, 53. https://doi.org/10.1038/s43247-025-03156-6
Licencia CC BY-NC-ND 4.0.
Especificaciones técnicas
| Componente | Detalles |
|---|---|
| Dron | DJI Matrice 600 Pro |
| Sensor | Headwall Photonics VNIR-SWIR de barrido (pushbroom), 546 bandas (400–2500 nm) |
| Posicionamiento | APX-15 GNSS-inercial (Trimble Applanix) |
| Software de planificación de vuelos | UgCS desktop v.4.14 (seguimiento de terreno, ejecución autónoma de misiones) |
| Altitud del levantamiento | 80 m constantes sobre la superficie |
| GSD (distancia de muestreo del terreno) | 6.5 cm/px |
| Superposición lateral | 40% |
| Exactitud de georreferenciación | ±0.02 m vertical, ±0.05 m horizontal |
| Sitios de campo | Glaciar Charrúa y Shelter Point, isla Livingston, Antártida |
| Fecha de vuelo | 6 de marzo de 2022 |
| Datos satelitales | Sentinel-2 nivel 2A, 45 escenas, 2018–2024 |
| Especies de algas dominantes | Sanguina nivaloides (61%), diatomea Nitzschia amplectens (26%) |