InSAR para el Monitoreo de Deformación del Terreno: Guía Completa y Aplicaciones

El Radar de Apertura Sintética Interferométrico (InSAR) es una potente técnica de teledetección utilizada para medir la deformación del terreno con alta precisión sobre grandes áreas. Analizando imágenes de radar de la superficie terrestre tomadas en diferentes momentos, InSAR puede detectar cambios mínimos en la elevación del terreno — del orden de centímetros o incluso milímetros — que indican deformación en.wikipedia.org. Esta guía integral explica cómo funciona InSAR y explora sus diversas técnicas, las principales misiones satelitales que habilitan InSAR, y la amplia gama de aplicaciones para el monitoreo de la deformación del terreno. También comparamos InSAR con otros métodos de monitoreo de deformación, como GNSS y la teledetección óptica, discutimos sus ventajas y limitaciones, presentamos estudios de caso reales y destacamos tendencias futuras e innovaciones en la tecnología InSAR.

Qué es InSAR y Cómo Funciona

InSAR es un método basado en radar para cartografiar los cambios en la superficie terrestre aprovechando las diferencias de fase entre dos o más imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR) de la misma zona en.wikipedia.org. Un satélite SAR emite pulsos de microondas hacia el suelo y registra las señales reflejadas. Cada píxel en una imagen SAR contiene información de amplitud (intensidad de la señal) y de fase. Cuando se adquieren dos imágenes SAR de la misma ubicación en diferentes momentos, se puede calcular la diferencia de fase en cada píxel. Esta diferencia de fase — después de corregir factores conocidos como la posición del satélite y la topografía — se usa para crear un interferograma que revela cuánto se ha movido el terreno entre los dos momentos de adquisición usgs.gov. Los llamativos «franjas» de colores en un interferograma corresponden a contornos de igual movimiento (cada franja suele representar unos pocos centímetros de movimiento a lo largo de la línea de visión del satélite). Si el terreno se mueve más cerca del satélite (levantamiento) o más lejos (hundimiento), ocurre un cambio de fase que genera patrones de interferencia distintivos usgs.gov usgs.gov. Contando e interpretando estas franjas, los científicos pueden medir la deformación del terreno con precisión de centímetros a milímetros sobre grandes áreas.

El InSAR puede realizarse mediante observaciones satelitales de paso repetido (el mismo satélite revisitando la zona posteriormente) o de paso único con dos antenas simultáneamente (como se usó en la Misión de Topografía de Radar Shuttle para la creación de DEM). En el InSAR de paso repetido, las dos imágenes se toman con días o semanas de diferencia. Cualquier cambio en la superficie durante ese lapso (como movimiento tectónico o subsidencia) se manifestará como una diferencia de fase. Uno de los desafíos es que la fase cruda del interferograma incluye contribuciones tanto de la deformación del terreno como de la topografía, diferencias orbitales del satélite, retrasos atmosféricos y ruido earthdata.nasa.gov. Para aislar la señal de deformación, un enfoque común es el InSAR Diferencial (D-InSAR): usando un Modelo Digital de Elevación (DEM) conocido o una imagen SAR adicional para restar la fase topográfica, dejando solo los cambios de fase inducidos por la deformación earthdata.nasa.gov. Tras este procesamiento (incluyendo el aplanamiento de la curvatura, eliminación de la topografía, filtrado de ruido y desenvolvimiento de fase para convertir la fase relativa en desplazamiento real), el resultado es un mapa del desplazamiento del terreno entre las fechas de las imágenes.

Tipos de Técnicas InSAR

InSAR ha evolucionado desde simples comparaciones de dos imágenes hasta algoritmos multi-imagen avanzados que mejoran la precisión y superan limitaciones como el ruido y la decorrelación. Las principales técnicas InSAR incluyen:

InSAR Diferencial (D-InSAR): El enfoque clásico que utiliza dos imágenes SAR (antes y después de un evento) y a menudo un DEM para detectar cambios. Al simular y eliminar la contribución del terreno en el interferograma, D-InSAR produce un interferograma diferencial que resalta la deformación de la superficie entre las fechas de las imágenes ltb.itc.utwente.nl. Esta técnica es efectiva para la deformación de eventos únicos (por ejemplo, un terremoto o una erupción volcánica) y se demostró de manera célebre con el terremoto de Landers de 1992 en California, donde InSAR cartografió por primera vez el desplazamiento cosísmico del terreno en.wikipedia.org. D-InSAR es conceptualmente simple y ampliamente utilizada, pero puede verse limitada por la decorrelación (pérdida de coherencia de la señal) si la superficie del terreno cambia demasiado o la cubierta vegetal varía entre imágenes.
InSAR de Dispersores Persistentes (PS-InSAR): Una técnica multi-temporal avanzada que analiza un conjunto de docenas o incluso cientos de imágenes SAR para identificar «dispersores persistentes»: puntos en el terreno (a menudo estructuras artificiales o afloramientos rocosos) que consistentemente reflejan señales de radar a lo largo del tiempo en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Al centrarse en estos puntos estables, PS-InSAR puede medir movimientos muy pequeños con precisión a escala de milímetros durante largos periodos earthdata.nasa.gov. Este método, desarrollado a finales de la década de 1990, supera muchas limitaciones del InSAR convencional evitando áreas que decorrelacionan. PS-InSAR separa la deformación de los retrasos atmosféricos y el ruido mediante el análisis estadístico del conjunto multi-imagen earthdata.nasa.gov earthdata.nasa.gov. Es especialmente útil en zonas urbanas con muchas estructuras estables y se ha aplicado con éxito para monitorizar procesos de movimiento lento como la subsidencia, deslizamientos de tierra y asentamiento estructural con precisión de pocos milímetros por año earthdata.nasa.gov earthdata.nasa.gov.
SBAS InSAR (Conjunto de Pequeñas Líneas de Base): Otro enfoque multi-temporal que utiliza una red de interferogramas generados a partir de múltiples imágenes SAR, pero limita las combinaciones a aquellas con pequeñas líneas de base espaciales y temporales (es decir, imágenes tomadas desde posiciones de órbita similares y cercanas en el tiempo). Al “emparejar” solo imágenes que no están muy separadas, SBAS reduce la decorrelación y las diferencias atmosféricas ltb.itc.utwente.nl. La técnica después fusiona estos interferogramas de pequeña línea de base para derivar series temporales de deformación para cada píxel coherente ltb.itc.utwente.nl. SBAS es muy adecuado para medir deformaciones graduales y a largo plazo sobre grandes áreas, incluso en regiones con vegetación o pocas características urbanas, porque aprovecha todos los puntos coherentes disponibles (no solo unos pocos dispersores persistentes). El resultado de SBAS es típicamente un mapa de velocidad media de deformación y un historial de desplazamiento para cada píxel durante el periodo de observación. En resumen, mientras PS-InSAR se centra en un conjunto disperso de puntos muy fiables, SBAS-InSAR explota un grupo distribuido de puntos mediante una cuidadosa selección de pares de imágenes y puede capturar evolución no lineal de la deformación mdpi.com researchgate.net.

Estas técnicas (y variantes de ellas) suelen denominarse colectivamente como InSAR de series temporales o InSAR multi-temporal. Representan la “segunda generación” de métodos InSAR en.wikipedia.org en.wikipedia.org y han ampliado enormemente la capacidad de InSAR de detectar eventos únicos a monitorizar continuamente deformaciones lentas durante años.

Misiones Satelitales Clave y Tecnologías en InSAR

Las misiones de radar satelital constituyen la columna vertebral del InSAR. Durante las últimas décadas se han lanzado numerosos sensores SAR espaciales, proporcionando la imaginería de radar necesaria para la interferometría. Cada misión tiene bandas de frecuencia de radar particulares, modos de imagen y frecuencias de revisita que afectan su rendimiento InSAR. A continuación se presenta una visión general de las principales misiones SAR comúnmente utilizadas para el monitoreo de deformaciones del terreno:

Misión Satelital	Agencia	Banda de Radar	Ciclo de Repetición	Operación	Notas
ERS-1/ERS-2 (European Remote Sensing)	ESA (Europa)	Banda C (5.6 cm)	35 días	1991–2000 (ERS-1); 1995–2011 (ERS-2)	Primeros satélites en demostrar InSAR para deformación tectónica y volcánica earthdata.nasa.gov. El intervalo de 35 días limitó la detección de cambios rápidos, pero sentó las bases para las técnicas InSAR.
Envisat	ESA (Europa)	Banda C	35 días	2002–2012	Continuó el legado de ERS con instrumentación mejorada. Proporcionó datos para muchos estudios iniciales de InSAR sobre subsidencia y terremotos usgs.gov.
ALOS-1 (Daichi) / ALOS-2	JAXA (Japón)	Banda L (23.6 cm)	46 días (ALOS-1); 14 días (ALOS-2) earthdata.nasa.gov	2006–2011 (ALOS-1); 2014–presente (ALOS-2)	La banda L de longitud de onda larga penetra mejor la vegetación, manteniendo la coherencia en áreas boscosas earthdata.nasa.gov. Los 14 días de repetición de ALOS-2 y el sensor PALSAR-2 mejoraron el monitoreo de regiones tropicales.
TerraSAR-X / TanDEM-X	DLR (Alemania)	Banda X (3.1 cm)	11 días (TerraSAR-X)	2007–presente (TSX); 2010–presente (TDX)	SAR de banda X de alta resolución (hasta ~1 m). TerraSAR-X y su gemelo TanDEM-X vuelan en formación para generar DEMs globales precisos. Frecuentemente utilizados para estudios locales detallados (por ejemplo, monitoreo urbano).
COSMO-SkyMed (Constelación)	ASI (Italia)	Banda X	~4 a 16 días (varía con la constelación de 4 satélites)	2007–presente (primera gen); 2019–presente (segunda gen)	Cuatro satélites que proporcionan imaginería frecuente, particularmente útil para respuesta rápida a eventos. La banda X brinda alto nivel de detalle, aunque puede decorrelacionar más rápido sobre vegetación.
Sentinel-1A/B (Copérnico)	ESA (Europa)	Banda C	12 días por satélite (6 días combinados) en.wikipedia.org	2014–presente (1A lanzado en 2014; 1B en 2016; 1C lanzado en 2024)	Pilar para InSAR global. Datos libres y abiertos, con franja ancha (250 km) y revisita regular, permitiendo el cartografiado operacional de deformaciones a nivel mundial. La revisita de 6 a 12 días de Sentinel-1 (con dos satélites en órbita) proporciona series temporales densas y ha hecho viables programas de monitoreo nacional esa.int.
RADARSAT-2 / RCM (Radarsat Constellation)	CSA (Canadá)	Banda C	24 días (Radarsat-2); 4 días (RCM, 3 satélites)	2007–presente (R-2); 2019–presente (RCM)	RCM (Misión de Constelación Radarsat) brinda cobertura frecuente de Canadá y más allá para monitoreo operacional (por ejemplo, permafrost, infraestructura).
NISAR (NASA-ISRO SAR)	NASA/ISRO (EEUU/India)	Banda dual L y S	12 días (planificado)	Lanzamiento planeado ~2025	Próxima misión con capacidad de doble frecuencia. Apunta a brindar cobertura global cada 12 días con ambas bandas L y S, mejorando la medición de deformaciones en áreas vegetadas y urbanas. Se espera que incremente notablemente el volumen de datos InSAR para aplicaciones científicas y civiles.

Nota tecnológica: Las distintas bandas de radar tienen ventajas y desventajas. La banda C (longitud de onda ~5–6 cm, utilizada por ERS, Envisat, Sentinel-1, Radarsat) ofrece un buen equilibrio entre resolución y penetración de vegetación, pero puede sufrir decorrelación en áreas muy vegetadas o cubiertas de nieve. La banda X (~3 cm, TerraSAR-X, COSMO-SkyMed) puede lograr resolución espacial muy alta, pero decorrelaciona más rápido sobre vegetación y se usa frecuentemente para monitoreo de sitios específicos. La banda L (~23–24 cm, usada por ALOS, próximo NISAR-L) tiene una longitud de onda mayor que penetra mejor vegetación y suelo, reteniendo la coherencia por periodos más largos y a través de vegetación earthdata.nasa.gov. La banda L es excelente para monitoreo de deformaciones en regiones boscosas o agrícolas, aunque posee menor resolución nativa.

La órbita y revisita satelital son críticas para InSAR: ciclos de repetición más cortos permiten actualizaciones más frecuentes sobre la deformación y reducen la posibilidad de cambios intermedios (lo que ayuda a la coherencia). Por ejemplo, la constelación Copernicus Sentinel-1 (con dos satélites y 6 días de revisita combinada) proporciona un flujo constante de datos que ha revolucionado nuestra capacidad para monitorear el movimiento del terreno en forma continua esa.int earthscope.org. Por otro lado, misiones anteriores como ERS o ALOS-1 con ciclos de 35–46 días podrían perder cambios rápidos o experimentar mayor decorrelación en intervalos largos. La tendencia actual es hacia constelaciones multisatélite y tiempos de revisita más cortos: algunos proveedores comerciales (Capella Space, ICEYE, etc.) operan flotas de microsatélites de banda X que pueden obtener imágenes de ciertas áreas diariamente o incluso varias veces al día, aunque con franjas más pequeñas.

En resumen, el panorama actual del InSAR es posible gracias a una combinación de satélites públicos (como Sentinel-1, ALOS-2) y misiones comerciales, proporcionando datos multibanda a nivel global. Las políticas de datos abiertos de misiones como Sentinel-1 han impulsado particularmente las aplicaciones de InSAR, permitiendo a científicos y agencias de todo el mundo acceder con frecuencia a imágenes de radar para el monitoreo de deformaciones sin costo esa.int.

Aplicaciones Principales de InSAR para el Monitoreo de Deformación del Terreno

Una de las mayores fortalezas de InSAR es su versatilidad para observar muchos tipos de deformaciones del terreno. A continuación se muestran las principales áreas de aplicación donde InSAR se ha vuelto una herramienta indispensable, junto con estudios de caso reales:

Terremotos y Movimiento Tectónico

El InSAR es quizás más conocido por cartografiar la deformación del terreno inducida por terremotos. Al comparar imágenes SAR de antes y después de un terremoto (InSAR cosísmico), los científicos pueden generar interferogramas que muestran el patrón de deformación asociado al sismo. Estos patrones de franjas permiten una medición directa de cuánto se desplazó el terreno a lo largo de la línea de visión del satélite, revelando típicamente lóbulos de levantamiento y subsidencia extensos alrededor de la falla. InSAR puede captar tanto componentes horizontales como verticales (proyectados en la línea de visión del radar) de los desplazamientos sísmicos con precisión centimétrica, en toda la región afectada – algo imposible con sensores terrestres dispersos. La primera gran demostración fue el terremoto de Landers en 1992 (M7.3) en California, donde InSAR mostró el campo de desplazamiento cosísmico y abrió los ojos de la comunidad geofísica a esta tecnología en.wikipedia.org. Desde entonces, InSAR se utiliza prácticamente en todos los grandes terremotos del mundo para mapear el movimiento del terreno e inferir el deslizamiento en profundidad de las fallas.

Por ejemplo, el terremoto de İzmit de 1999 (M7.6) en Turquía produjo un interferograma clásico con franjas muy juntas cerca de la falla – cada ciclo de colores completo corresponde a varios centímetros de movimiento del terreno – permitiendo a los científicos estimar los detalles de la ruptura. Más recientemente, los satélites Sentinel-1 europeos han hecho posible la obtención rápida de interferogramas post-terremoto. Tras el terremoto de Illapel en septiembre de 2015 en Chile (M8.3), los científicos generaron una imagen InSAR en cuestión de días, que mostró claramente el patrón de levantamiento costero y subsidencia tierra adentro causado por el sismo earthdata.nasa.gov. En ese interferograma, una franja (un ciclo completo de colores) representaba alrededor de 8.5 cm de movimiento del terreno en la dirección de la línea de visión del radar earthdata.nasa.gov. Estos mapas son invaluables para entender cuáles áreas experimentaron mayor desplazamiento y para modelar la distribución de deslizamiento en el plano de falla. InSAR también se ha utilizado para monitorear acumulación de tensión intersísmica (la lenta deformación de la tierra que ocurre entre terremotos) y deformación post-sísmica (afterslip y relajación viscosa luego del sismo). En general, InSAR proporciona una vista sinóptica de la deformación tectónica, complementando la sismología terrestre y las redes GNSS al llenar los detalles espaciales en zonas de falla completas.

Monitoreo de Volcanes

Los volcanes experimentan deformaciones superficiales a medida que el magma se mueve debajo de ellos, y el InSAR ha resultado revolucionario para detectar y rastrear estos cambios. La deformación volcánica suele ocurrir como levantamiento (inflación) cuando el magma se acumula en cámaras o diques, o subsidencia (deflación) cuando el magma se retira o entra en erupción. InSAR puede monitorear estos sutiles abombamientos o hundimientos sobre la superficie de un volcán de manera remota, incluso en regiones muy distantes. Muchos volcanes que antes se creían inactivos se ha descubierto que “respiran” (se inflan/deflatan) de forma episódica, gracias a las observaciones de radar satelital.

Los primeros estudios con InSAR lograron captar con éxito grandes cambios relacionados con erupciones (deformación co-eruptiva). Por ejemplo, en la década de 1990, se usó InSAR para mapear la deformación del suelo en volcanes de los Andes y Alaska asociada a erupciones earthdata.nasa.gov. Con el tiempo, la técnica avanzó para también observar tendencias de inflación pre-eruptiva e inter-eruptiva. Un ejemplo emblemático fue el monitoreo del volcán Okmok en Alaska: las imágenes de InSAR mostraron que Okmok se infló varios centímetros en los años previos a una erupción, y continuó inflándose de manera constante después de la erupción de 2008, indicando recarga magmática agupubs.onlinelibrary.wiley.com. Detectar dicha inflación es crucial para la alerta temprana de volcanes; provee evidencia de presurización magmática que podría desencadenar una erupción si se cumplen otras condiciones.

La capacidad de InSAR para cubrir grandes campos volcánicos, a menudo inaccesibles, es una gran ventaja. Por ejemplo, la constelación COSMO-SkyMed de la Agencia Espacial Italiana se utilizó para monitorizar la inflación en la caldera de Campi Flegrei en Italia, y Sentinel-1 es utilizado rutinariamente por observatorios para vigilar volcanes en lugares como las Islas Aleutianas y Centroamérica. En un caso, las series temporales InSAR revelaron una subsidencia prolongada en la cima del Kilauea y episodios de inflación antes de erupciones en Hawái. Un proyecto global de la Agencia Espacial Europea llamado TerraFirma (y su sucesor, la iniciativa Geohazard Supersites) aplicó PS-InSAR a decenas de volcanes, detectando aquellos en deformación que no estaban en ninguna lista de monitoreo en.wikipedia.org en.wikipedia.org. No toda deformación conduce a una erupción, pero InSAR ayuda a priorizar el monitoreo: un cono volcánico que se eleva silenciosamente 5 mm/año puede requerir una investigación más detallada. En resumen, InSAR se ha convertido en un pilar de la geodesia volcánica, permitiendo la detección de actividad en volcanes de todo el mundo y aportando datos para modelar la profundidad y cambios de volumen de cámaras magmáticas, esenciales para la evaluación de riesgos.

Subsidencia del Suelo y Agotamiento de Acuíferos

La subsidencia del suelo es el hundimiento gradual del terreno, causado a menudo por actividades humanas como la extracción de agua subterránea, la producción de petróleo y gas, o la minería. InSAR es ideal para medir la extensión espacial y la magnitud de los conos de subsidencia que se desarrollan debido a estos procesos usgs.gov. A diferencia de las nivelaciones o GPS, que dan mediciones en un número limitado de puntos, InSAR puede producir mapas de deformación con alta densidad (con miles de píxeles de medición por kilómetro cuadrado) cubriendo una ciudad o un valle agrícola completo usgs.gov. Esto permite identificar dónde ocurre la subsidencia, a qué velocidad e incluso inferir qué la está causando.

Una aplicación conocida es el mapeo de la subsidencia en acuíferos sobreexplotados. Por ejemplo, el Valle de San Joaquín de California y otras partes del Valle Central han experimentado una subsidencia significativa (de varios centímetros a decenas de centímetros por año) debido a la extracción de agua subterránea durante las sequías. Las imágenes InSAR sobre California durante la sequía de 2007–2009 mostraron grandes “cuencos” de subsidencia que correspondían a zonas de intensa extracción agrícola usgs.gov. De manera similar, en el área de Phoenix, Arizona, InSAR detectó ciclos de subsidencia y levantamiento ligados al uso y recarga estacional de agua subterránea.

Uno de los casos más extremos de subsidencia es el de Ciudad de México, construida sobre arcillas lacustres compresibles y que lleva décadas hundiéndose debido a la extracción de agua subterránea. Series temporales recientes de InSAR usando datos de Sentinel-1 han revelado tasas de subsidencia asombrosas de hasta 40–50 cm por año en partes de la ciudad nature.com nature.com. Este hundimiento rápido ha causado graves daños a edificios e infraestructuras (incluido el sistema de metro de la ciudad) nature.com. InSAR ha sido fundamental para cuantificar esta subsidencia y señalar las zonas más afectadas. En un estudio, los científicos combinaron interferometría con datos de nivelación e ingeniería para evaluar cómo el hundimiento desigual (subsidencia diferencial) está doblando y agrietando líneas del metro nature.com nature.com.

El monitoreo de subsidencia por InSAR no se limita a problemas de aguas subterráneas; también se utiliza en áreas de minería subterránea o construcción de túneles (donde el terreno colapsa o se asienta), extracción de hidrocarburos (que puede producir grandes conos de subsidencia, por ejemplo en yacimientos petroleros), y drenaje de turberas o deshielo de permafrost en regiones del norte. En ciudades costeras, incluso una subsidencia leve (pocos mm/año) combinada con el aumento del nivel del mar puede agravar los riesgos de inundación: InSAR ayuda a identificar estos sutiles hundimientos. La ventaja de InSAR es que ofrece una visión de amplia cobertura para detectar zonas críticas de subsidencia: por ejemplo, un análisis PS-InSAR de Yakarta, Indonesia (que también se hunde rápidamente) identificó barrios con más de 20 cm/año de subsidencia, información crucial para urbanistas y gestión de desastres.

Deslizamientos y Estabilidad de Taludes

Detectar y monitorear deslizamientos de tierra de movimiento lento es otra aplicación importante del InSAR. Aunque el InSAR puede no captar un deslizamiento rápido súbito en tiempo real (pues a menudo estos eventos coinciden con la decorrelación de la señal radar), sobresale en observar laderas en reptación y deformaciones precursoras que ocurren en meses o años. Deslizamientos que se mueven algunos centímetros por año pueden ser virtualmente indetectables por inspección visual, pero InSAR puede mapear estos movimientos a escala de laderas completas. Esto ayuda a producir inventarios de deslizamientos y mapas de susceptibilidad, así como a alertar anticipadamente ante posibles fallas de taludes.

Por ejemplo, InSAR se ha usado en los Alpes y los Apalaches para detectar deslizamientos lentos que podrían amenazar caminos o pueblos. En un estudio en la región del embalse de las Tres Gargantas en China, el SBAS InSAR reveló numerosas inestabilidades de ladera a lo largo de las orillas del embalse, guiando a las autoridades hacia zonas donde realizar estudios geológicos más detallados nature.com mdpi.com. En Italia, el PS-InSAR de la constelación Sentinel-1 ha sido incorporado a la cartografía nacional de deslizamientos, detectando el movimiento en zonas conocidas como el lento deslizamiento de Ancona, así como laderas inestables previamente no identificadas. El proyecto europeo Terrafirma demostró la capacidad del InSAR para monitorizar la estabilidad de taludes en lugares como los Pirineos y el norte de Italia en.wikipedia.org.

El enfoque típico es utilizar series temporales InSAR (PS o SBAS) para generar tasas de desplazamiento en laderas. Conjuntos de puntos que muestran un movimiento consistente cuesta abajo (por ejemplo, unos pocos cm/año) indican un deslizamiento en reptación. Estos datos pueden motivar investigaciones en campo o la instalación de instrumentos in situ antes de que un deslizamiento menor se convierta en un colapso catastrófico. Un ejemplo de aplicación exitosa es el lento deslizamiento en La Palma (Islas Canarias): InSAR detectó una aceleración de la deformación en un flanco volcánico, lo que permitió su vigilancia para evaluar el riesgo de colapso. Otro caso —en las montañas San Gabriel de California— usó InSAR para mapear el movimiento estacional del terreno en áreas propensas a flujos de escombros, revelando qué laderas estaban a punto de fallar tras lluvias intensas.

En resumen, InSAR agrega una valiosa capa de teledetección para la evaluación de riesgos por deslizamientos. Es más efectivo para deslizamientos de larga duración y movimiento lento, o para el mapeo posterior a eventos de desplazamiento (por ejemplo, midiendo cómo un deslizamiento movió el terreno). Sin embargo, incluso los deslizamientos rápidos a veces pueden estudiarse posteriormente comparando imágenes SAR de antes y después del evento (si la superficie no ha sido completamente alterada). En general, la monitorización de deslizamientos basada en InSAR, especialmente cuando se combina con imágenes ópticas y SIG, es un campo en crecimiento en la gestión del riesgo de desastres.

Monitoreo de Infraestructura y Urbano

Debido a que las señales de radar se reflejan fuertemente en estructuras artificiales, InSAR es naturalmente apto para monitorear la estabilidad de edificios e infraestructuras en entornos urbanos. El InSAR de Dispersores Persistentes, en particular, aprovecha los abundantes reflectores estables en las ciudades (como edificios, puentes y otras estructuras) para rastrear movimientos verticales u horizontales minúsculos. Esto ha dado lugar a aplicaciones en ingeniería civil y planificación urbana—esencialmente usando satélites para teledetectar la salud estructural y la estabilidad del terreno bajo las ciudades.

Por ejemplo, los datos InSAR de Sentinel-1 de 2015–2016 revelaron deformaciones del terreno en el centro de San Francisco, identificando áreas con subsidencia de edificios. En la imagen de arriba, los puntos verdes indican terreno estable mientras que los puntos amarillos, naranjas y rojos muestran estructuras que se están hundiendo (moviéndose lejos del satélite). Notablemente, el rascacielos Millennium Tower resalta en rojo, confirmando que se estaba hundiendo a aproximadamente 40 mm por año en la línea de visión del satélite esa.int (aproximadamente 50 mm/año de descenso vertical real, suponiendo poca inclinación). Este famoso caso de la “torre que se hunde” se conocía inicialmente por mediciones locales, pero InSAR proporcionó un mapa integral del área circundante, mostrando que el hundimiento de la torre era una anomalía en comparación con otros edificios esa.int. Esta información es vital para ingenieros y funcionarios municipales: ayudó a corroborar que los problemas en los cimientos del edificio estaban causando un movimiento significativo y que se necesitaba una remediación. Más allá de San Francisco, se han generado mapas urbanos de deformación basados en PS-InSAR para ciudades como Los Ángeles, Ciudad de México, Shanghái y Ámsterdam, ayudando a identificar problemas como el asentamiento inducido por el metro, la consolidación de terrenos ganados al mar o la subsidencia por el uso de aguas subterráneas.

El monitoreo de infraestructura mediante InSAR también se extiende a infraestructuras lineales e instalaciones críticas. Por ejemplo, la interferometría de radar se ha utilizado para monitorear ferrocarriles y autopistas en busca de signos de asentamiento del suelo o movimientos asociados a deslizamientos a lo largo de sus corredores. En Noruega, un servicio nacional de deformaciones basado en InSAR revisa de manera rutinaria el movimiento de vías férreas y carreteras esa.int esa.int. InSAR también se ha aplicado a presas y embalses, verificando si la estructura de una presa o el terreno circundante se deforma, lo que podría indicar debilidad. De forma similar, puentes y túneles en entornos urbanos (como proyectos de metro subterráneo) han sido inspeccionados mediante InSAR para asegurar que la construcción no genere deformaciones superficiales no deseadas.

Otra aplicación importante es el monitoreo de la infraestructura costera y portuaria; por ejemplo, rastrear el asentamiento de plataformas portuarias o diques marinos. Pistas de aeropuertos y grandes estructuras como estadios o centrales eléctricas también pueden ser monitoreadas por InSAR para detectar hundimiento o levantamiento. Esencialmente, cualquier activo que se localice sobre suelos compresibles o en una cuenca en subsidencia puede beneficiarse de la vigilancia por teledetección. El beneficio clave es que InSAR puede cubrir toda el área de interés de una vez y regresar regularmente (en el caso de Sentinel-1, cada pocos días o semanas) para actualizar el estado de la deformación, todo sin necesidad de instalar sensores físicos en las estructuras.

En resumen, InSAR se ha convertido en una herramienta valiosa dentro de la caja de herramientas para la gestión de infraestructuras, proporcionando datos de deformación de gran detalle y cobertura amplia. Muchas empresas privadas ya ofrecen servicios de monitoreo InSAR a ciudades y empresas (por ejemplo, para monitorear un grupo de tanques de petróleo ante subsidencias o una línea ferroviaria de alta velocidad). Es un complemento rentable para las inspecciones in situ, detectando a menudo signos tempranos de movimiento que de otra manera pasarían desapercibidos hasta que ocurre el daño visible.

Comparación con Otras Tecnologías de Monitoreo de Deformaciones

InSAR es una técnica poderosa, pero ¿cómo se compara con otros métodos como el levantamiento GNSS (GPS) o la teledetección óptica? Aquí resumimos las diferencias, complementariedades y compensaciones:

InSAR vs. GNSS: GNSS (Sistemas Globales de Navegación por Satélite, comúnmente GPS) proporciona mediciones precisas de deformación en las tres dimensiones (norte, este, vertical) en ubicaciones puntuales específicas en tierra. Una estación GNSS puede registrar movimientos continuos (a menudo con frecuencia diaria o incluso mayor), lo que lo hace excelente para capturar la deformación a lo largo del tiempo en ese punto. La precisión del GNSS puede alcanzar el nivel de milímetros para movimientos horizontales y verticales, y no se ve afectada por nubes u oscuridad. Sin embargo, las redes GNSS son poco densas: cada estación solo mide en su ubicación, por lo que una cobertura densa es costosa y requiere mucho trabajo. InSAR, por el contrario, proporciona cobertura espacial continua de la deformación sobre grandes áreas (millones de píxeles de medición), pero mide el movimiento solo a lo largo de la línea de visión del satélite (una sola dirección que combina componentes verticales y horizontales) researchgate.net. InSAR también suele ser una medición episódica (cuando pasa el satélite), y no verdaderamente continua en el tiempo como una estación GNSS de alta frecuencia. Otra diferencia es la practicidad: InSAR es remoto y no requiere instrumentos en tierra (útil en áreas inaccesibles o peligrosas), mientras que GNSS requiere la instalación y mantenimiento de receptores en cada sitio. En cuanto a la precisión, GNSS suele detectar ligeras tendencias a largo plazo de forma más fiable porque no se ve afectado por artefactos atmosféricos a largas distancias—tiene un marco de referencia estable. Las mediciones InSAR, especialmente en áreas muy extensas (>100 km), pueden presentar sesgos debidos a retrasos atmosféricos o incertidumbres orbitales agupubs.onlinelibrary.wiley.com agupubs.onlinelibrary.wiley.com. Por ejemplo, una escena InSAR puede mostrar una ligera inclinación que en realidad es debida a la troposfera, y no a una deformación real. A menudo los investigadores combinan ambos métodos: usando datos GNSS para calibrar o validar los resultados InSAR, o para aportar el contexto 3D (por ejemplo, separando el movimiento vertical y horizontal) que una sola geometría de observación InSAR no puede alcanzar mdpi.com. Pese a estas diferencias, ambas técnicas son altamente complementarias. Una afirmación clara es: “GNSS proporciona mediciones de alta precisión, pero en un número limitado de puntos y con alto esfuerzo, mientras que InSAR proporciona una gran cantidad de puntos de medición sobre un área” mdpi.com. En la práctica, los estudios modernos de deformación integran GNSS e InSAR—GNSS ancla el panorama general y brinda monitoreo continuo en sitios clave, mientras que InSAR rellena los patrones espaciales detallados de la región.
InSAR vs. Teledetección Óptica: La imagen óptica (como la fotografía aérea o las imágenes ópticas de satélite como Landsat, SPOT, etc.) es otro método para observar cambios en la superficie terrestre. La detección óptica de cambios tradicional puede revelar alteraciones en la superficie como cicatrices de deslizamientos, rupturas de fallas o hundimientos, pero no puede medir directamente deformaciones pequeñas de manera tan precisa como InSAR. Una técnica óptica para medir desplazamientos es el seguimiento de desplazamiento de píxeles: correlacionando elementos en dos imágenes ópticas tomadas en diferentes momentos, se pueden medir desplazamientos horizontales provocados por eventos (como para cartografiar desplazamientos por terremotos o el flujo de glaciares). Sin embargo, la precisión de este método óptico está en el orden de una fracción de píxel (típicamente decímetros a metros en tierra)—mucho menos sensible que la capacidad de milímetros a centímetros de InSAR. Los métodos ópticos funcionan bien para movimientos rápidos y grandes (como un desplazamiento sísmico de 2 m o un glaciar rápido moviéndose 100 m/año), mientras que InSAR es óptimo para movimientos sutiles y lentos (unos pocos cm en meses). Otra limitante es que los sensores ópticos requieren luz diurna y buen clima. El radar InSAR tiene la gran ventaja de operar en cualquier clima, de día o de noche capellaspace.com. Las nubes, el humo o la oscuridad no afectan al SAR, mientras que la imagen óptica se detiene con la nubosidad y requiere iluminación. Para la monitorización a largo plazo, InSAR proporciona datos más regulares en regiones nubladas (por ejemplo, regiones tropicales) donde las imágenes ópticas pueden estar frecuentemente obstruidas. Por otro lado, las imágenes ópticas aportan información en color o infrarrojo real que InSAR no proporciona—por lo que son mejores para la interpretación visual de daños o cambios superficiales (por ej., identificar el contorno de un deslizamiento o el colapso de un edificio desde la imagen). Existen sinergias emergentes: por ejemplo, usar satélites ópticos de alta resolución para detectar cambios súbitos y satélites SAR para monitorear la deformación en curso. En algunos casos, los cambios en elevación se pueden medir mediante fotogrametría óptica o diferencia de lidar (por ejemplo, MDE antes y después del evento a partir de imágenes estéreo o escaneos láser). Éstos pueden lograr alto detalle espacial, pero suelen ser instantáneos y requieren procesamiento extenso. InSAR sigue siendo el método más eficiente para la vigilancia rutinaria de deformaciones en áreas extensas.

En resumen, InSAR vs otros: InSAR destaca por su cobertura espacial y precisión relativa en un área; GNSS sobresale en precisión continua y absoluta de posicionamiento en puntos; y los métodos ópticos son útiles para grandes cambios discretos y para agregar contexto (además de en condiciones donde el radar podría tener limitaciones, como en movimientos demasiado rápidos que causan aliasing). A menudo, un enfoque multisensor proporciona la mejor comprensión—por ejemplo, usando GNSS para corregir errores de longitud de onda en los datos InSAR escholarship.org, o combinando datos ópticos y SAR para caracterizar completamente un deslizamiento (donde óptico muestra el área afectada y InSAR aporta la tasa de deformación).

Ventajas y Limitaciones del InSAR

Como cualquier tecnología, el InSAR tiene sus fortalezas y debilidades. Comprenderlas es clave para aplicar la técnica de manera efectiva:

Ventajas clave de InSAR:

Cobertura de gran extensión con alta densidad: InSAR puede medir la deformación sobre áreas extensas (cientos de kilómetros cuadrados) en una sola imagen, con puntos de medición cada pocas decenas de metros. Esto proporciona millones de puntos de datos, superando en mucho la resolución espacial de los estudios terrestres usgs.gov. Es ideal para identificar focos localizados de deformación dentro de una región amplia – por ejemplo, encontrar una zona pequeña de hundimiento en toda una ciudad.
Teleobservación (no requiere instrumentos en tierra): Al estar basada en satélites, InSAR puede vigilar regiones remotas o inaccesibles (montañas, desiertos, zonas de guerra) sin infraestructura en tierra. Esto también significa que no es necesario acceder físicamente a lugares potencialmente peligrosos (volcanes, deslizamientos) para obtener datos de deformación.
Alta precisión y sensibilidad: InSAR puede detectar movimientos sutiles del terreno – del orden de milímetros a centímetros – en el tiempo del ciclo de repetición del satélite en.wikipedia.org. Es difícil y costoso lograr una precisión similar en áreas grandes con métodos tradicionales. Técnicas como PS-InSAR mejoran aún más la precisión a pocos milímetros por año en objetivos estables earthdata.nasa.gov.
Rentabilidad: Usar datos de satélite existentes (especialmente de fuentes gratuitas como Sentinel-1) es rentable en comparación con desplegar redes densas de GPS o realizar nivelaciones frecuentes. A menudo, InSAR solo requiere tiempo de procesamiento y experiencia – los datos son cada vez más abiertos y gratuitos. Se ha destacado que InSAR es “a menudo menos costoso que obtener mediciones dispersas mediante nivelaciones y GPS laboriosos” usgs.gov, en particular para el monitoreo rutinario.
Capacidad todo-clima y día/noche: Las señales de radar son prácticamente independientes del clima (penetran nubes) y no dependen de la luz solar. Esto significa que InSAR puede recopilar datos a través de nubes, humo y durante la noche capellaspace.com. Es una gran ventaja sobre la imagen óptica en regiones con cobertura nubosa frecuente o largas noches polares, y para responder rápidamente ante eventos (se puede generar un interferograma aunque ocurra un terremoto de noche o durante una tormenta, mientras que las cámaras ópticas deben esperar luz y cielos despejados).
Archivo histórico de datos: Existe un largo archivo de datos SAR (desde los años noventa con el ERS-1). En muchos casos, es posible analizar la deformación pasada procesando imágenes archivadas. Este análisis retrospectivo puede revelar deformaciones previas a la instalación de redes de instrumentos o que pasaron desapercibidas (p.ej., hundimiento lento durante décadas). Efectivamente permite “viajar en el tiempo” para analizar cambios en el terreno, siempre que existan imágenes SAR de esos periodos.
Sinergia con otros datos: Los resultados de InSAR pueden integrarse en modelos y otros datos (por ejemplo, insertando un mapa de desplazamiento derivado de InSAR en un modelo de aguas subterráneas o de falla). También guía el despliegue enfocado de sensores terrestres – por ejemplo, si InSAR detecta un movimiento inesperado en una zona, los investigadores pueden instalar allí GPS u otros instrumentos para un estudio más detallado usgs.gov.

Principales limitaciones y desafíos de InSAR:

Decorrelación de la señal: InSAR depende de que la señal de radar de un parche dado del terreno permanezca coherente entre adquisiciones. Cambios en la superficie pueden aleatorizar la fase, haciendo imposible la medición en esas áreas. El crecimiento de vegetación, la agricultura (arado), los cambios de cobertura de nieve o la construcción pueden causar decorrelación en.wikipedia.org en.wikipedia.org. En paisajes muy vegetados o cambiantes, grandes porciones de un interferograma pueden aparecer ruidosas (decorreladas), sin datos útiles. Gaps temporales y espaciales más largos entre imágenes aumentan la decorrelación en.wikipedia.org. Métodos avanzados (PS, SBAS) mitigan esto enfocándose en puntos estables o con intervalos cortos, pero la decorrelación sigue siendo una limitación fundamental – por ejemplo, InSAR tiene dificultades en zonas tropicales densamente forestadas (de ahí el impulso por misiones L-band, menos sensibles a la vegetación).
Medición en línea de visión (limitación direccional): InSAR mide la deformación sólo en la línea de visión del satélite (que tiene un ángulo de incidencia, normalmente de 20–45° respecto a la vertical). Esto significa que no se obtiene el vector de desplazamiento 3D completo a partir de un solo set de datos InSAR researchgate.net. El movimiento vertical y la componente horizontal en la dirección de la vista del radar se capturan, pero el movimiento perpendicular al haz del radar (por ejemplo, movimiento norte-sur para un satélite en órbita polar) puede pasar desapercibido. Para caracterizar completamente la deformación, a menudo se combinan dos geometrías de visión (órbitas ascendentes y descendentes), o InSAR se complementa con GNSS. Además, InSAR entrega desplazamientos relativos entre puntos – típicamente se elige un píxel como referencia, asumiendo movimiento cero, y todas las demás mediciones son relativas a él. Cualquier movimiento común a toda la escena o inclinaciones de larga longitud de onda pueden ser difíciles de detectar sin referencias externas.
Retrasos atmosféricos: La variación atmosférica entre adquisiciones puede introducir retardos de fase que imiten la deformación. Por ejemplo, una bolsa de aire húmedo o una diferencia de presión puede ralentizar la señal radar, creando un patrón de fase no relacionado con movimiento en tierra en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Estos artefactos atmosféricos pueden tener escalas de pocos a decenas de kilómetros, a veces generando patrones de “anillos” o gradientes que pueden confundirse con deformación real si no se corrigen. Existen técnicas para reducir los efectos atmosféricos (por ejemplo, pilado de interferogramas, uso de modelos meteorológicos o de vapor de agua GNSS), pero sigue siendo una fuente significativa de error para deformaciones pequeñas. InSAR es más confiable para señales con patrones espaciales claros o evolución temporal distinguible del ruido atmosférico aleatorio.
Cobertura y revisita de los satélites: Aunque operan muchos satélites, aún existen limitaciones sobre cuándo y dónde recopilan datos. Cada satélite tiene una órbita y una agenda de revisita fija; si no está programado para adquirir datos sobre un área, no habrá imágenes (históricamente esto generaba vacíos de datos en algunas regiones). En el pasado, satélites como ERS o Envisat no cubrían todo de forma continua, dejando archivos dispersos en algunos lugares en.wikipedia.org. Hoy, Sentinel-1 ofrece cobertura sistemática, pero SAR comercial de alta resolución puede activarse solo a demanda. Por lo tanto, el monitoreo con InSAR depende de la adquisición regular de datos. No es un monitoreo continuo bajo demanda – se pueden obtener datos cada 6–12 días (o lapsos mayores si un satélite falla o está apagado). Si ocurre un evento entre pasadas, solo se observa el efecto acumulado después. Esto no es limitación para procesos lentos, pero ante hundimientos súbitos o deslizamientos repentinos, InSAR podría perder el momento exacto (aunque puede capturar precursores o el resultado).
Problemas geométricos (layover/sombra): El SAR observa lateralmente, por lo que en terrenos muy escarpados (montañas, acantilados) o edificios altos, pueden producirse layover (objetivos en diferentes elevaciones aparecen en el mismo píxel) o sombra de radar (sin datos en pendientes opuestas al sensor) en.wikipedia.org. Esto significa que algunas ubicaciones (p.ej. laderas empinadas orientadas al norte en una pasada ascendente) no son bien fotografiadas, quedando huecos en la cobertura InSAR. InSAR terrestre o aéreo pueden ayudar a cubrir esos puntos ciegos, pero InSAR por satélite tiene esa limitación geométrica.
Requiere experiencia y procesamiento: Aunque hay abundantes datos, generar resultados InSAR confiables no es trivial. Implica mucho procesamiento (corregistro, formación de interferogramas, desenrollado de fase, etc.) y análisis cuidadoso para evitar señales falsas. Los resultados pueden ser sensibles a los parámetros de procesamiento. Sin embargo, esto se está facilitando con herramientas modernas de código abierto y plataformas en la nube, pero sigue siendo una habilidad especializada interpretar interferogramas correctamente (por ejemplo, distinguir un artefacto de una señal real de deformación groundstation.space).
Limitación para movimientos muy rápidos o grandes: Si el terreno se desplaza más de la mitad de la longitud de onda del radar entre adquisiciones (~2,8 cm para C-band, ~1,5 cm para X-band, ~12 cm para L-band), la fase puede replegarse varias veces, dificultando el desenrollado e interpretación. Movimientos muy rápidos pueden causar decorrelación total (p.ej. si un terremoto desplaza el terreno un metro, esa área puede perder coherencia). Así, InSAR es excelente para deformación pequeña a moderada. Deformaciones muy grandes (metros) o cambios muy súbitos (como una explosión formando un cráter) tal vez no sean capturados bien aparte del contorno del área afectada.

En la práctica, muchas de estas limitaciones pueden mitigarse mediante estrategia: usando intervalos de repetición más cortos, aplicando métodos multitemporales, agregando datos externos para calibración y enfocándose en áreas adecuadas. A pesar de sus limitaciones, las ventajas de InSAR suelen superar los desafíos, especialmente ahora que los datos son abundantes. Aporta una perspectiva única y de amplia cobertura que ninguna otra técnica logra, y para muchos problemas de deformación se ha convertido en la herramienta de referencia.

Estudios de casos reales

Para ilustrar los conceptos anteriores, aquí hay una breve selección de estudios de casos reales en los que el InSAR desempeñó un papel crucial:

Terremoto de Bam de 2003, Irán: Se utilizó InSAR para mapear la deformación causada por el devastador terremoto de Bam. El interferograma mostró aproximadamente 25 cm de desplazamiento superficial a lo largo de la ruptura de la falla. Estos datos ayudaron a los científicos a determinar que el sismo ocurrió en una falla de desgarre previamente no cartografiada y ofreció información sobre la distribución del deslizamiento, lo cual fue importante para la reevaluación del riesgo sísmico en la región.
Terremoto de Tōhoku de 2011, Japón: El satélite PALSAR de Japón (ALOS) capturó la enorme deformación ocasionada por el sismo de magnitud 9.0 en Tōhoku. Los desplazamientos en la línea de visión superaron el metro en algunos lugares (múltiples franjas), y al combinarse con datos GPS, revelaron un levantamiento del fondo marino que contribuyó al tsunami. El evento resaltó el valor de InSAR para mapear grandes terremotos de subducción, complementando la densa red de GPS de Japón.
Nápoles (Campi Flegrei), Italia: El InSAR de dispersores persistentes, empleando datos de ERS/Envisat y posteriormente COSMO-SkyMed, se ha utilizado para monitorear la caldera de Campi Flegrei, una zona volcánica inquieta bajo una ciudad densamente poblada. InSAR detectó períodos de levantamiento (como en 2012–2013) de algunos centímetros, alertando a científicos y autoridades civiles sobre un aumento en la presión volcánica. Estas mediciones, combinadas con sensores terrestres, informan el estado de amenaza (actualmente elevado pero no eruptivo) en la zona.
Valle Central, California: Series temporales de InSAR durante varios años (primero con Envisat, luego Sentinel-1) han sido empleadas por el Servicio Geológico de EE. UU. para mapear hundimientos relacionados con la extracción de agua subterránea en el Valle Central de California. Un hallazgo notable fue que durante la sequía de 2012-2016, partes del Valle de San Joaquín se hundieron más de 60 cm, dañando canales y pozos. Los mapas de InSAR mostraron la extensión del hundimiento, guiando respuestas en la gestión del agua usgs.gov.
Oslo, Noruega (infraestructura urbana): Los estudios InSAR en Oslo identificaron hundimientos en el centro de la ciudad construido sobre tierra ganada al mar. Una combinación de PS-InSAR con Sentinel-1 y datos históricos de radar mostró que las partes más antiguas de la estación central de tren (sobre rellenos blandos) se estaban hundiendo, mientras que las estructuras más nuevas ancladas en roca permanecían estables esa.int esa.int. Este caso demostró cómo InSAR puede identificar asentamientos diferenciales en áreas urbanas, ayudando a los ingenieros a priorizar refuerzos en las cimentaciones.
Presa de las Tres Gargantas, China: Se ha usado InSAR para monitorear las laderas alrededor del enorme embalse de las Tres Gargantas. Cuando el nivel del embalse aumentó, varias laderas mostraron movimientos debido a la saturación del agua. Las autoridades chinas emplearon InSAR (junto con sensores terrestres) para detectar estas inestabilidades tempranamente sciencedirect.com nhess.copernicus.org, llevando a evacuaciones preventivas y medidas de estabilización en ciertos márgenes del embalse. Es un ejemplo destacado de cómo InSAR apoya la seguridad continua de grandes infraestructuras.

Cada uno de estos casos pone de relieve fortalezas específicas del InSAR —sea cobertura amplia (Valle Central), precisión (Campi Flegrei) o la capacidad de señalar puntos problemáticos (Oslo, Tres Gargantas). Además, a menudo implican integrar InSAR con otros datos (redes GPS en Japón, nivelaciones en California o estudios geológicos en Noruega). La conclusión es que InSAR ha pasado de ser experimental en los años noventa a una fuente operativa y fiable de información sobre deformación en la década de 2020.

Tendencias futuras e innovaciones en InSAR

El campo de InSAR avanza rápidamente, con nuevas misiones satelitales y técnicas de análisis de datos en el horizonte que mejorarán aún más sus capacidades. A continuación, algunas tendencias futuras e innovaciones clave:

Nuevas misiones SAR multifrecuencia: El lanzamiento de NISAR (Radar de Apertura Sintética NASA-ISRO) alrededor de 2025 será un hito. NISAR operará con radares en banda L y S, proporcionando un conjunto de datos rico para estudios de deformación. Las longitudes de onda más largas de la banda L (como en NISAR y la próxima misión BIOMASS de ESA en banda P) mejorarán nuestra capacidad de monitorear áreas vegetadas a nivel global, reduciendo los problemas de decorrelación earthdata.nasa.gov. También veremos misiones de continuidad como Sentinel-1C/D para mantener la cobertura en banda C. La combinación de frecuencias (X, C, L, S, e incluso P) de diferentes satélites podría permitir análisis InSAR multibanda, por ejemplo, usando banda L para confirmar una señal vista en banda C.
Mayores frecuencias de revisita y constelaciones: La tendencia es hacia más satélites y revisitas más frecuentes. Para finales de la década de 2020, podríamos tener imágenes SAR diarias de la mayor parte de la Tierra gracias a constelaciones de pequeños satélites SAR de entidades comerciales (Capella Space, ICEYE, etc.), además de los sistemas gubernamentales. Un mayor muestreo temporal mejorará las posibilidades de captar eventos rápidos y permitirá un monitoreo casi en tiempo real de la deformación. Por ejemplo, Capella Space anuncia una constelación en órbitas mixtas para obtener diferentes ángulos de observación y revisitas muy frecuentes capellaspace.com capellaspace.com. Datos frecuentes combinados con procesamiento automatizado podrían significar que en uno o dos días después de un sismo o episodio eruptivo, el resultado InSAR esté listo para informar a los equipos de respuesta.
Servicios operativos de monitoreo: InSAR está pasando de ser una herramienta de investigación a un servicio operativo para gobiernos. Servicios de mapeo de deformaciones basados en InSAR están surgiendo a escala nacional y regional. El ejemplo del proyecto noruego InSAR Norge brinda mapas de movimientos del terreno en todo el país, actualizados anualmente esa.int esa.int. El Servicio Europeo de Movimientos del Suelo (EGMS) es otra iniciativa que proporciona datos coherentes de PS-InSAR para toda Europa usando Sentinel-1. Podemos esperar que más países adopten servicios similares (algunos ya lo han hecho, como el portal nacional de Italia para movimientos del suelo). Estos servicios acercan el InSAR a usuarios finales no expertos, mediante mapas intuitivos de estabilidad del terreno. Esta adopción generalizada impulsará la estandarización de métodos, la mejora de la fiabilidad y la respuesta a necesidades de los usuarios (como distinguir fácilmente diferentes causas de movimientos).
Procesamiento y algoritmos avanzados: En el análisis de datos, hay innovación continua para mejorar los resultados de InSAR. Una corrección atmosférica efectiva es un área clave: se utilizan datos auxiliares como modelos meteorológicos, vapor de agua derivado de GNSS o incluso los propios datos SAR (por ejemplo, enfoques de espectro dividido) para reducir el ruido atmosférico earthdata.nasa.gov earthdata.nasa.gov. Otra área es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático: estos pueden ayudar en el desenvolvimiento de fase (resolviendo de forma más robusta las ambigüedades de 2π), en reconocer patrones de deformación (como identificar automáticamente un volcán que comienza a deformarse entre cientos de series temporales) o en fusionar datos multifuente. Investigadores han empezado a aplicar detección de anomalías no supervisada en grandes conjuntos de datos InSAR para identificar señales de interés (por ejemplo, posible agitación volcánica o problemas en infraestructuras) entre el ruido de fondo agupubs.onlinelibrary.wiley.com. Además, nuevos algoritmos como InSAR de Dispersores Distribuidos (DS-InSAR) están combinando las capacidades de PS y SBAS para usar más pixeles (incluso aquellos parcialmente coherentes) en series temporales, logrando mayor densidad de medición en zonas rurales. InSAR tridimensional (también conocido como tomografía SAR) es otro ámbito de frontera: usando múltiples pasadas desde ángulos ligeramente distintos (o satélites cooperativos como TanDEM-X), es posible separar dispersores a diferentes alturas dentro de un mismo pixel (útil en áreas urbanas para distinguir entre movimiento del suelo y de edificaciones). Si bien es computacionalmente exigente, estos métodos podrían generalizarse conforme aumente la capacidad de cómputo.
Integración con otros sensores: El futuro probablemente verá una integración más estrecha de InSAR con sensores geoespaciales y geofísicos. Un ejemplo es combinar InSAR y GNSS en flujos automáticos de trabajo: GNSS puede corregir errores de gran longitud de onda de InSAR, mientras que InSAR brinda contexto espacial a las redes GNSS papers.ssrn.com. Otra integración es con datos ópticos: por ejemplo, empleando imágenes ópticas para interpretar señales InSAR (como confirmar una cicatriz de deslizamiento donde InSAR muestra movimiento). Para monitoreo de peligros, InSAR podría formar parte de un sistema multisensor que incluya sensores sísmicos, tiltómetros, lidar, etc., todos conectados a un panel de control para un observatorio volcánico, por ejemplo. El objetivo: un monitoreo más holístico donde InSAR sea una capa de información más.
InSAR polarimétrico y nuevas aplicaciones: El InSAR polarimétrico (Pol-InSAR), que combina la polarización del radar con la interferometría, es una técnica en desarrollo que puede ayudar a caracterizar mecanismos de dispersión y potencialmente separar los movimientos del suelo y la vegetación earthdata.nasa.gov earthdata.nasa.gov. Si bien es algo especializado, podría optimizar el monitoreo de la deformación en áreas vegetadas al filtrar el movimiento de la vegetación. También se exploran nuevos dominios para InSAR: por ejemplo, agricultura de precisión (monitoreo de cambios de humedad del suelo por sutiles hinchazones y contracciones detectadas con InSAR) o estudios de permafrost (mapeo estacional del hinchamiento durante el deshielo). El monitoreo de salud de infraestructuras podría expandirse: podríamos monitorear cada puente o presa importante con SAR de alta resolución de manera periódica, creando una especie de índice remoto para la salud estructural. Incluso se prueba InSAR para dinámica de glaciares y capas de hielo, con lo que complementa métodos ópticos para medir el flujo del hielo o la migración de la línea de apoyo (en particular usando radares de longitud de onda larga que pueden penetrar la nieve y llegar hasta el movimiento del hielo).
Computación y manejo de datos: La explosión de datos SAR (por la aparición de nuevos satélites) implica retos de big data, pero también oportunidades. Plataformas de computación en la nube y servicios como Google Earth Engine u otros están empezando a alojar datos SAR listos para análisis, permitiendo a los usuarios ejecutar algoritmos InSAR sin descargar terabytes de datos brutos. Tuberías automatizadas de post-procesamiento InSAR (algunas de código abierto, otras comerciales) ya pueden procesar flujos de datos en tiempo casi real, base para los servicios operativos. Esta tendencia continuará, haciendo que los resultados de InSAR sean más accesibles al público general (bastaría iniciar sesión en un portal y ver el mapa de deformaciones de tu ciudad cada mes).

De cara al futuro, el porvenir de InSAR es prometedor. Como lo expresó un grupo industrial, la tecnología está «lista para progresos significativos» mediante mejores algoritmos, integración de IA y un aumento en la cobertura satelital que expandirá InSAR a nuevos ámbitos como la investigación ambiental, la agricultura de precisión y el monitoreo de infraestructuras capellaspace.com. Podemos imaginar un futuro en el que el monitoreo InSAR sea tan común como los satélites meteorológicos, siguiendo rutinariamente el “pulso” de la superficie terrestre para ayudar a predecir y mitigar desastres naturales y gestionar nuestro entorno construido de forma sostenible. Con más ojos en el cielo y herramientas más inteligentes en la Tierra, InSAR continuará estando a la vanguardia de la observación de los movimientos y cambios de nuestro planeta dinámico, proporcionando información crucial para la ciencia y la sociedad.

Referencias (Fuentes clave)

Fundamentos de Radar de Apertura Sintética Interferométrica (InSAR) – Servicio Geológico de los Estados Unidos usgs.gov usgs.gov
Wikipedia: Radar de apertura sintética interferométrica – visión general, dispersores persistentes y aplicaciones en.wikipedia.org en.wikipedia.org en.wikipedia.org
NASA Earthdata (Z. Lu, 2006/2024): Interferometric SAR: Building Tomorrow’s Tools Today – explicación detallada de la técnica InSAR y avances earthdata.nasa.gov earthdata.nasa.gov
Universidad de Twente ITC: Explicación de la técnica InSAR SBAS (Small Baseline Subset) ltb.itc.utwente.nl ltb.itc.utwente.nl
MDPI Remote Sensing (2022): Integración de InSAR y GNSS para subsidencia del terreno – comparación de InSAR vs puntos GNSS mdpi.com
Capella Space (2025): Cómo InSAR está revolucionando la observación de la Tierra – ventajas de SAR (todas las condiciones climáticas, noche) y perspectivas futuras capellaspace.com capellaspace.com
ESA Copernicus Sentinel-1: Satélites confirman el hundimiento de la Millennium Tower de San Francisco – estudio de caso de subsidencia urbana esa.int esa.int
Scientific Reports (2024): Estudio de subsidencia del Metro de la Ciudad de México – tasas extremas de subsidencia ~500 mm/año en la Ciudad de México nature.com
Groundstation.Space (2022): Conceptos erróneos sobre la interpretación de datos InSAR – analiza desafíos como la resolución y el promedio (groundstation.space).
Estudio ESA InSARap: Deformación en San Francisco y Oslo – demostró la viabilidad del monitoreo a escala nacional esa.int esa.int.