Las luces nocturnas observadas desde satélites se han convertido en uno de los insumos más poderosos para el análisis espacial del desarrollo humano, la urbanización, la actividad económica y los cambios territoriales a escala global. Gracias a su cobertura continua y homogénea, estos datos permiten analizar dinámicas sociales y económicas incluso en regiones donde la información estadística oficial es limitada o inexistente.
En este artículo te explico qué son los datos armonizados de luces nocturnas DMSP–OLS y VIIRS, cómo fueron construidos y por qué son tan relevantes para la investigación en geografía, economía y ciencias ambientales.
🛰️ ¿Qué son los datos de luces nocturnas?
Las luces nocturnas satelitales capturan la iluminación artificial visible durante la noche, proveniente principalmente de:
- Ciudades y áreas urbanas
- Infraestructura vial
- Zonas industriales
- Actividades extractivas
- Centros poblados rurales
Durante décadas, estas observaciones han sido utilizadas como proxy de actividad humana, crecimiento urbano y desarrollo económico.
📡 Dos generaciones de sensores: DMSP y VIIRS
🔹 DMSP-OLS (1992–2013)
El programa Defense Meteorological Satellite Program – Operational Linescan System (DMSP-OLS) fue el primer sistema que permitió observar luces nocturnas a escala global.
Limitaciones principales:
- Saturación en grandes ciudades
- Falta de calibración radiométrica entre años
- Resolución espacial limitada
🔹 VIIRS-DNB (2014–2020)
El sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite – Day/Night Band (VIIRS-DNB) representa un gran avance tecnológico:
- Mayor resolución espacial
- Mejor sensibilidad radiométrica
- Menor saturación en áreas urbanas
Sin embargo, el cambio de sensor generó una ruptura temporal que dificultaba los análisis de largo plazo… hasta que llegó la armonización.
🔄 Armonización DMSP–VIIRS: un paso clave
El dataset “Harmonization of DMSP and VIIRS nighttime light data”, desarrollado por Li et al. (2020), resuelve este problema mediante un riguroso proceso de calibración temporal y espacial.
✔ ¿Qué logra esta armonización?
- Unifica ambas fuentes en una serie temporal continua
- Permite análisis consistentes desde 1992 hasta 2018
- Reduce sesgos instrumentales
- Facilita estudios comparables en el tiempo
🧩 Contenido del dataset
El conjunto de datos incluye:
- 🌐 Cobertura global
- 📅 Series anuales desde 1992 a 2018
- 🗺️ Resolución espacial de 30 arc-seconds (~1 km)
- 🔢 Valores de luz nocturna calibrados y comparables
- 📊 Datos listos para análisis espacial y estadístico
Los archivos están disponibles en formato raster y son compatibles con herramientas como R, QGIS, ArcGIS y Google Earth Engine.
🔬 ¿Para qué se usan estos datos?
Las aplicaciones son muy amplias, entre ellas:
- 📈 Análisis del crecimiento urbano
- 🌍 Estudios de desigualdad regional
- 💡 Proxy de actividad económica (PIB, consumo energético)
- 🔥 Evaluación de impactos de conflictos o desastres
- 🌱 Estudios de sostenibilidad y presión humana
- 📊 Modelos econométricos espaciales
En muchos estudios, las luces nocturnas funcionan como un indicador alternativo de desarrollo, especialmente útil en países con baja disponibilidad de datos oficiales.
📚 Fuentes de los datos
- Artículo científico
Li, X., Zhou, Y., Zhao, M., & Zhao, X. (2020).
A harmonized global nighttime light dataset 1992–2018.
👉 https://www.nature.com/articles/s41597-020-0510-y - Repositorio de datos (Figshare)
👉 https://figshare.com/articles/dataset/Harmonization_of_DMSP_and_VIIRS_nighttime_light_data_from_1992-2018_at_the_global_scale/9828827/5 - Google Earth Engine – Community Catalog
👉 https://gee-community-catalog.org/projects/hntl/
✍️ Reflexión final
Las luces nocturnas son mucho más que una imagen bonita del planeta: son una huella luminosa de la actividad humana. Gracias a la armonización DMSP–VIIRS, hoy contamos con una de las series espaciales más valiosas para entender cómo hemos transformado el territorio en las últimas tres décadas.
En Un Geógrafo en YouTube seguiremos explorando cómo estos datos pueden ayudarnos a leer el mundo desde el espacio 🌌📊.
Aquí el video tutorial:
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