Investigadores de la Universidad Técnica de Munich (TUM) han desarrollado un algoritmo para satélites, que les permite determinar con precisión las propiedades de los océanos bajo los casquetes polares, que no pueden ser observados convencionalmente porque el hielo impide verlos desde los satélites.
El equipo publicó sus hallazgos en ‘ALES+: Adapting a homogenous ocean retracker for satellite altimetry to sea ice leads, coastal and inland waters» (Adaptación de un rastreador oceánico homogéneo para la altimetría por satélite a los cables de hielo marino, aguas costeras e interiores) en la revista Remote Sensing of Environment (Teledetección del medio ambiente), que explica, cómo se oscurecen los océanos bajo los casquetes polares, y que la observación y el análisis de las pocas grietas en el hielo son insuficientes.
«Sin embargo, estos parches de agua son muy pequeños y las señales están muy distorsionadas por el hielo circundante», dijo el autor principal, el Dr. Marcello Passaro, del Instituto Alemán de Investigación Geodésica de la TUM.
«Aquí los métodos de evaluación estándar como los usados para las mediciones hechas en mar abierto son incapaces de dar resultados confiables.»
El algoritmo ALES+ (Adaptive Leading Edge Subwaveform) identifica automáticamente la porción de la señal de radar que es reflejada por el agua, y deriva los valores del nivel del mar usando sólo esta información, haciendo posible medir con precisión la altitud del agua del océano que llega a la superficie a través de grietas en el hielo. El algoritmo se enfoca de forma muy parecida a una ‘lente de contacto’ virtual que puede agudizar el enfoque de la visión del radar.
Los investigadores pueden ahora comparar varios años de mediciones para sacar conclusiones sobre los cambios a largo plazo en el nivel del mar y las corrientes oceánicas.
«Lo especial de nuestro método es que es adaptable», dijo Passaro.
«Podemos usar el mismo algoritmo para medir el nivel del mar en áreas oceánicas abiertas y cubiertas de hielo. ALES+ también puede utilizarse para aguas costeras, lagos y ríos. Aquí las señales son muy variadas, pero siempre muestran ciertas propiedades características que el sistema aprende».
El algoritmo se probó en el Mar de Groenlandia y demostró ser eficaz. La investigación forma parte de la Iniciativa sobre el Cambio Climático a Nivel del Mar de la Agencia Espacial Europea.
Fte. Aerospace Technology
