Mejor organización en el ámbito de la detección remota aérea
Durante la captación de imágenes hiperespectrales se recogen datos de todo el espectro electromagnético; por consiguiente, se captan imágenes fuera del espectro visible, en especial en imágenes aéreas. La información recopilada se puede usar en agricultura, medicina, aplicaciones militares, geología, ecología, física, etc. Puede ayudar a superar multitud de retos científicos que van desde la localización de campos de petróleo ocultos hasta la detección de la enfermedad de las vacas locas. El proyecto Hyressa («Detección hiperespectral en Europa: acciones de apoyo específicas») pretendía mejorar el acceso a los datos hiperespectrales de imágenes aéreas en Europa. Sirvió para identificar a los usuarios y proveedores de este tipo de datos de detección remota, así como para describir sus necesidades, precisión y calidad. El equipo del proyecto realizó un análisis de los puntos fuertes, puntos débiles, oportunidades y amenazas (DAFO) mediante cuestionarios y talleres, con el fin de definir las posibilidades y la disponibilidad de las técnicas de detección remota en Europa. A continuación, prestó apoyo a estrategias de desarrollo de una red europea sostenible de proveedores de datos y de usuarios, así como futuros protocolos de levantamiento de mapas y estándares de adquisición, procesamiento y distribución de los datos. El proyecto Hyressa identificó la necesidad urgente de disponer de mejores infraestructuras de investigación relacionadas con la detección remota en toda Europa que unifiquen las distintas aportaciones nacionales. Esta acción permitió compartir los conocimientos y las instalaciones, además de minimizar la duplicación y mejorar el desarrollo de las capacidades en esta área. El proyecto definió diferentes necesidades, desde el desarrollo y calibración de sensores hasta distintas aplicaciones y productos finales. Una infraestructura sólida en este campo también debería incluir el control de calidad, la educación, la formación, las capacidades sobre el terreno, la gestión de datos, la modelización y el desarrollo de sensores. El proyecto recibió una buena acogida por parte de las partes interesadas y sirvió para alentar la colaboración en este campo en todo el continente. Los esfuerzos realizados continuarán fomentando el uso de la tecnología hiperespectral, la mejora de los estándares y la optimización de recursos, y también servirán para seguir aunando los esfuerzos de las distintas entidades implicadas en este campo para crear una comunidad avanzada dedicada a los datos hiperespectrales.
