Datos satelitales de pago frente a opciones gratuitas para usar en R

Eran pasadas las doce de un sábado de madrugada y yo seguía pegado a la pantalla en San José, tratando de entender por qué mi mapa de nicho parecía un mosaico de Minecraft. Quería saber si una especie de ave específica estaba eligiendo un parche de bosque o el potrero de al lado, pero los píxeles eran tan gruesos que la duda me estaba matando.

Para que estemos claros desde el arranque: Erre Datos se financia con enlaces de afiliado. Si comprás un curso por acá, yo recibo una comisión y vos pagás lo mismo. Aquí solo hablo de lo que yo mismo he traveseado, pagado y sufrido, o de lo que he revisado hasta el cansancio en comunidades de usuarios. Si algo no me ayudó a que el script corriera, no te lo voy a recomendar.

La madrugada de los píxeles borrosos

Durante la temporada de migración de este año, me obsesioné con refinar mis modelos. Venía usando los datos climáticos de WorldClim, que están bien para empezar, pero cuando querés ver la realidad de los 51100 kilómetros cuadrados de Costa Rica, necesitás ojos en el cielo. Ahí es donde entra la teledetección. Mi primera pared fue la misma que nos topamos todos: ¿uso lo que es gratis o rompo el chanchito para comprar imágenes de alta resolución?

Al principio, uno cree que por pagar el modelo va a salir perfecto por arte de magia. Pero la verdad sea dicha, después de un par de meses peleando con la librería 'terra' (que es la que ahora manda para manejar datos espaciales en R, dejando atrás a la vieja 'raster'), me di cuenta de que el problema no era el satélite, sino cómo yo estaba procesando la información.

Sentinel y Landsat: Lo que no te cuesta plata pero te quita sueño

Si estás empezando en esto del modelado de nicho, lo más probable es que tu primer amor sea Sentinel-2. Es el caballito de batalla del programa Copernicus de la ESA. Lo mejor es que la resolución espacial de Sentinel-2 es de 10 metros en sus bandas principales. Para alguien que cuenta aves, pasar de capas de 1 km a 10 metros es como ponerse anteojos por primera vez.

Pero ojo, que lo gratis tiene su precio en horas de vida. Sentinel-2 tiene 13 bandas espectrales, y bajarlas todas para un área grande en R puede hacer que tu computadora empiece a sonar como un avión a punto de despegar. Aquí es donde muchos fallamos: intentamos cargar todo el GeoTIFF de un solo golpe y R se cierra sin decir ni adiós. Antes de lanzarte a lo loco, te sirve mucho aprender sobre herramientas para validar la calidad de datos de presencia en MaxEnt R, porque de nada sirve una imagen de 10 metros si tus puntos de GPS están mal tomados.

Luego tenés a Landsat 8 y 9. La resolución espacial de Landsat 8 y 9 es de 30 metros. Parece peor que Sentinel, pero para series históricas largas es una maravilla. El problema de ambos es el preprocesamiento: corregir nubes, calibrar reflectancia... es un dolor de cabeza que te consume un puñado de tardes si no tenés un flujo de trabajo claro.

¿Cuándo vale la pena sacar la tarjeta de crédito?

Hace unas semanas me dio por curiosear las opciones de pago (como Planet o imágenes de muy alta resolución de proveedores privados). La tentación es grande: píxeles de menos de un metro donde casi podés ver el nido del ave. Suena increíble, ¿verdad? Pero aquí viene el golpe de realidad: para un modelo de nicho en R, muchas veces esa resolución es excesiva y solo sirve para que el script tarde tres días en correr.

Las opciones de pago te ahorran el tiempo de limpieza. Te dan el dato "listo para usar". Pero si sos un aficionado terco como yo, que aprendió a punta de Google y errores de sintaxis, pagar por el dato sin entender el proceso es como comprar un Ferrari para manejar en una calle de lastre. Si querés que tus mapas dejen de verse como un dibujo de primaria, a veces es mejor invertir en qué curso de R elegir para mejorar la estética de tus mapas ecológicos en lugar de gastar en suscripciones satelitales carísimas.

El verdadero cuello de botella: Tu script, no tu billetera

Aquí es donde entra mi gran aprendizaje de este año: las opciones gratuitas exigen un mayor tiempo de preprocesamiento técnico que las soluciones de pago, aunque ambas alcanzan una calidad de datos final equivalente para modelos en R. Si sabés usar las herramientas adecuadas, podés sacar resultados profesionales con Sentinel sin gastar un colón.

El problema es que aprender ese "cómo" por cuenta propia es frustrante. Yo pasé semanas con capas que salían en blanco porque no entendía las proyecciones de coordenadas (el bendito CRS). Si querés saltarte ese dolor de cabeza, el curso de Modelado de Nicho Ecológico con Maxent en R es el que yo hubiera querido encontrar cuando empecé. Va directo al grano con lo que necesitás para MaxEnt sin que tengás que ser un ingeniero de la NASA.

Ahora, si lo que buscás es dominar el arte de las imágenes satelitales propiamente (limpieza de nubes, índices de vegetación, manejo de bandas), entonces te toca subir de nivel. El curso de Teledetección Satelital con R y R-Studio es más denso y requiere más compromiso (y la inversión es mayor), pero te enseña a manejar esos archivos pesados sin que R explote. La verdad, es mejor pagar por el conocimiento una vez que estar pagando por datos cada mes sin saber qué hacer con ellos.

Mi veredicto: ¿Qué camino tomar?

Si estás empezando y lo tuyo es la conservación o el avistamiento de aves, quedate con lo gratuito. Sentinel-2 es más que suficiente para el 90% de los proyectos de nicho. Pero no te quedés solo con los tutoriales de YouTube que a veces te dejan a medias cuando el paquete no instala. Invertí en entender el flujo de trabajo.

Yo sigo googleando la mitad de las funciones, pero al menos ya sé qué estoy buscando. Mi recomendación es que empecés con una base sólida de MaxEnt. Revisá el precio actual en la página del autor, porque a veces tiran promociones que valen la pena. Y recordá: antes de pagar por una imagen satelital de lujo, asegurate de que sabés cargar un simple GeoTIFF en R sin que se te trabe la compu. El resto viene con la práctica y mucha, mucha terquedad.