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Teledetección aplicada a la ciudad

  • 2 mar
  • 4 Min. de lectura

Actualizado: 17 mar

En verano, Santiago no “se calienta” de forma pareja. Hay barrios que prácticamente arden y otros que resisten mejor las altas temperaturas estivales. La diferencia no es solo sensación. Se puede observar, medir y mapear desde el espacio. A partir de imágenes satelitales, la Temperatura de la Superficie Terrestre (LST), las Islas de Calor Urbanas (UHI) y el índice de vegetación NDVI permiten interpretar el territorio con otra precisión: ver dónde se concentra el calor, áreas con mayor temperatura, dónde falta cobertura vegetal y qué patrones se repiten en el tiempo.



En la conversación pública solemos hablar del calor como si fuera un fenómeno “climático” general. Pero en la ciudad, el calor también es diseño. Es materialidad. Es sombra o ausencia de ella. Es suelo duro que acumula energía y la devuelve cuando el sol cae. Es densidad. Es continuidad de áreas verdes o fragmentación.


Cuando miramos Santiago a escala regional, esa discusión se vuelve inevitable. La Región Metropolitana tiene una superficie de 15.403,20 km², y concentra una parte enorme de la vida urbana del país. En ese contexto, estudiar el calor no es solo estudiar temperatura: es estudiar desigualdad territorial, salud pública, eficiencia energética y resiliencia urbana.


El trabajo presentado por Rodolfo Ibáñez, en el contexto del Diplomado en Teledetección y Procesamiento Digital de Imágenes, entra directo a ese punto. Su propuesta no se queda en la teoría. Cruza variables observables desde satélite y las aterriza con un enfoque comparativo: cómo se comporta el calor urbano frente a la presencia (o ausencia) de vegetación.


Tres conceptos que ordena el mapa: LST, UHI y NDVI


Para entender el valor del análisis, tenemos que aclarar qué mide cada capa.


La Temperatura de la Superficie Terrestre (LST) es, literalmente, la temperatura de la “piel” del territorio: techos, pavimentos, suelos y superficies. En productos satelitales, como los asociados a Landsat, se reporta como temperatura superficial y se utiliza para estudiar eventos de calor extremo y también efectos de islas de calor urbanas.



Las Islas de Calor Urbanas (UHI) describen el patrón: zonas urbanas que presentan temperaturas más altas que sus alrededores, debido a materiales, geometría urbana, escasez de vegetación y otras condiciones propias de la ciudad. La UHI es, por decirlo simple, la huella térmica de la urbanización.



Y el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) es un índice espectral que aproxima la “verdor” o vigor de la vegetación a partir de la diferencia entre el infrarrojo cercano (NIR) y el rojo, dividido por su suma. En términos prácticos: donde el NDVI es más alto, suele haber más vegetación o vegetación más activa; donde es bajo, suele dominar lo construido o el suelo desnudo.



El gesto metodológico más potente del trabajo es este: no mirar cada capa por separado, sino cruzarlas. Es decir, preguntarnos si las zonas más cálidas coinciden con zonas menos verdes. Y luego repetir esa observación en el tiempo.


Más vegetación, menos temperatura superficial


Cuando cruzamos NDVI con LST/UHI, aparece una expectativa lógica: la vegetación tiende a enfriar. No por magia, sino por física. Sombra, evapotranspiración, menor absorción neta en comparación con asfalto u hormigón en ciertas condiciones.


La evidencia científica internacional ha mostrado, por ejemplo, que los árboles urbanos presentan temperaturas superficiales más bajas que el “tejido urbano continuo” en verano, y que su efecto de enfriamiento puede ser significativamente mayor que el de espacios verdes sin arbolado (dependiendo del contexto).



El salto clave: del mapa metropolitano al detalle comunal


En planificación urbana, el mapa general sirve para orientarnos. Pero las decisiones se toman en territorio específico. Por eso es importante el ejercicio comparativo que aterriza el análisis en dos comunas, La Reina y Renca.


Aquí aparece una idea práctica que muchas veces se pierde en el debate: el calor no es solo “de la ciudad”. Es de lugares. De equipamientos. De superficies concretas. De puntos donde la gente vive, espera locomoción, trabaja o circula.



El análisis comunal (con hallazgos localizados) sugiere una lectura operativa: el cruce NDVI–UHI no solo muestra “zonas rojas”. También permite construir una lista de prioridades. ¿Dónde conviene reforzar sombra? ¿Dónde falta continuidad de arbolado? ¿Qué superficies concentran calor y podrían mitigarse con intervenciones de bajo costo relativo?


No estamos hablando únicamente de “hacer un parque”. Estamos hablando de diseñar infraestructura verde con intención térmica. A veces el impacto no está en un gran paño verde aislado, sino en corredores, ejes y microzonas donde el calor se acumula.


¿Por qué esto es más que la cartografía? Implicancias en salud y gestión


Si aceptamos que el calor urbano tiene componentes estructurales, entonces el diagnóstico no se queda en la academia. Se vuelve política pública, inversión y priorización.


El uso de productos como LST, que son explícitamente útiles para monitorear efectos de islas de calor urbanas, abre una puerta a la gestión continua, no solo a la “respuesta” cuando ya llegó la ola de calor.


Y cuando sumamos NDVI, dejamos de mirar solo el síntoma (temperatura) y empezamos a mirar parte del “sistema” que lo modula (cobertura vegetal). Eso permite diseñar acciones medibles: intervenir y luego evaluar si cambió la temperatura superficial en los periodos comparables.

Lo que nos deja el trabajo: una forma de decidir mejor


Si tuviéramos que resumir el aporte en una frase, diríamos esto: el cruce entre LST, UHI y NDVI transforma el calor urbano en evidencia accionable. Nos entrega una base para:


- Identificar hotspots térmicos que se repiten en el tiempo.


- Entender su relación con cobertura vegetal.


- Priorizar microzonas y ejes de intervención.


- Efectos antes/después, con monitoreo satelital.


En un Santiago que seguirá enfrentando veranos exigentes, ese enfoque no es un lujo. Es una herramienta de gestión.

 
 
 

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