Avances en radares satelitales podrían transformar la monitorización global de la nieve

La reciente campaña SnowEx y la nueva misión satelital NISAR están abriendo camino hacia la monitorización del manto de nieve de alta resolución y la mejora de la toma de decisiones en cuencas fluviales críticas de todo el mundo.

La escorrentía de los profundos mantos nevados de montaña es la principal fuente de agua muy necesaria para regiones áridas o semiáridas del oeste de Estados Unidos, así como en muchas otras partes del mundo. Cada año, los gestores del agua en estas regiones deben equilibrar sus presupuestos hídricos, que tienen en cuenta el agua obtenida, perdida y almacenada en las cuencas que supervisan, afectando desde el suministro de agua hasta la agricultura, el turismo y la contención de incendios forestales.

Con ese objetivo, los gestores de agua se basan principalmente en modelos estadísticos establecidos que predicen el volumen y el momento de la escorrentía de las montañas. Sin embargo, la información disponible para alimentar estos modelos proviene principalmente de una red escasa de estaciones meteorológicas de monitorización de la nieve, así como de mapas de la capa de nieve derivados de imágenes ópticas por satélite que proporcionan información sobre la extensión de la nieve, pero no sobre la cantidad de agua almacenada en el manto nevado.

Los mantos de nieve en lugares como este paso azotado por el viento en el Front Range de Colorado son difíciles de caracterizar con los métodos actuales de teledetección debido a la cobertura de nubes, la topografía compleja y la cobertura de nieve espacialmente variable, que puede ser escasa en zonas de barlovento pero profunda en barrancos. Crédito de la imagen: Randall Bonnell

En un artículo firmado por Randall Bonnell, Jack Tarricone, Hans-Peter Marshall, Elias Deeb y Carrie Vuyovich cuya versión original en inglés fue publicada en Eos.org se indica que los gestores de algunas cuencas, normalmente aquellas que albergan cuencas que sirven a grandes centros de población y productores agrícolas, también pueden financiar esfuerzos para recopilar estimaciones aéreas de profundidad y masa de nieve de alta resolución y teledetección (por ejemplo, de los Observatorios de Nieve Aerotransportada). Estos datos mejoran significativamente los modelos de escorrentía y la predicción del caudal para la gestión local del agua y la operación de las presas. Sin embargo, el costo significativo de estas encuestas aéreas impide que muchas jurisdicciones accedan a este tipo de datos.

Los datos recogidos por satélites son menos onerosos y más frecuentes en comparación con los estudios aéreos. Por tanto, observaciones detalladas por satélite del volumen y la masa de nieve podrían dar a más gestores de agua acceso a información más completa. Durante más de tres décadas, los investigadores han desarrollado métodos de teledetección de nieve, trabajando hacia una misión satelital capaz de detectar el volumen y la masa de nieve —normalmente medidos por la profundidad y el equivalente de nieve en el agua, o SWE, por sus siglas en inglés— a altas resoluciones espaciales y temporales. Se han logrado avances, pero en medio de las pérdidas continuas de manto de nieve impulsadas por el calentamiento [ Hale et al., 2023], todavía no existe una misión global enfocados en la nieve con financiamiento para satélites.

Una de las opciones a seguir podría implicar el uso de radar interferométrico de apertura sintética (InSAR) para mapear los cambios en los mantos de nieve. InSAR se utiliza comúnmente en geociencias para explorar la actividad de fallas y el vulcanismo mediante mediciones de deformación superficial del suelo. Pero la técnica ha sido difícil de aplicar a la nieve porque los intervalos de repetición y las longitudes de onda radar de las plataformas satelitales InSAR actuales no fueron diseñados pensando en la observación de nieve.

Sin embargo, los recientes resultados de la campaña SnowEx de la NASA 2017–2023 y las capacidades de la misión satelital NISAR, de la NASA y la Agencia India de Investigación Espacial, lanzada a finales de julio de 2025, ponen de manifiesto el potencial de InSAR como un enfoque novedoso de teledetección por nieve desde el espacio, con alta resolución espacial y cobertura casi global. Si este método se realiza plenamente, mediciones de volumen y masa de nieve de alta resolución podrían estar disponibles gratuitamente para cuencas críticas dominadas por nieve en todo el planeta, con el potencial de mejorar drásticamente las prácticas de sostenibilidad en la gestión del agua. Un recurso así también podría permitir la investigación científica en cuencas remotas e inaccesibles.

La misión de satélites NASA-ISRO SAR (NISAR) despegó recientemente desde la India, como se muestra en la imagen a la izquierda. A la derecha, el satélite desplegado se muestra sobre la costa occidental de Estados Unidos en una ilustración artística. Crédito: izquierda, ISRO; derecha, NASA/JPL-Caltech

Medición de nieve con radar
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Numerosos estudios terrestres y aéreos de los últimos 50 años han establecido que la profundidad y la masa de nieve pueden calcularse a partir de los tiempos de viaje de las ondas radar en el manto de nieve. Las señales de radar abarcan las porciones de microondas y ondas de radio del espectro electromagnético y tienen longitudes de onda mucho más largas que las utilizadas en imágenes ópticas. Las señales de radar con longitudes de onda superiores a 1 centímetro se transmiten a través de mantos secos de nieve, que no contienen agua derretida, mientras que longitudes de onda superiores a 20 centímetros pueden penetrar tanto mantos secos como húmedos [por ejemplo, Bradford et al., 2009]. Sin embargo, la resolución espacial y las limitaciones de ancho de banda impiden mediciones directas de los tiempos de viaje de señales desde el espacio utilizando sistemas de radar convencionales.

Por otro lado, los métodos SAR, que aprovechan la fase y amplitud de la señal de radar devuelta, han encontrado muchas aplicaciones para la observación terrestre, especialmente porque las señales de radar atraviesan la cobertura de nubes y porque pueden usarse de noche. El SAR utiliza principios del efecto Doppler para combinar múltiples observaciones de radar superpuestas desde una antena de radar de franja amplia para simular una apertura de antena mayor y registrar la fase de las señales de radar retrodispersas. Los métodos SAR que utilizan amplitudes o fases retrodispersadas se han estudiado y desarrollado durante más de 25 años para aplicaciones en nieve [por ejemplo, Shi y Dozier, 1997; Guneriussen et al., 2001].

InSAR detecta el cambio de fase de las señales de radar entre dos adquisiciones de datos SAR. Cualquier acumulación de nieve entre adquisiciones de datos provoca un cambio de fase en las señales retrodispersadas porque las ondas de radar se mueven más despacio en el manto de nieve que en el aire. Este cambio en la fase del radar representa un cambio en los tiempos de viaje de las señales y puede utilizarse para estimar cambios directamente en SWE; junto con una densidad estimada de nieve, también puede utilizarse para estimar cambios en la profundidad de la nieve (la imagen que sigue a este párrafo) [ Guneriussen et al., 2001].

Esta ilustración muestra la interacción de una señal de radar de apertura sintética (SAR) con un entorno libre de nieve (izquierda) y, posteriormente, cubierto de nieve (derecha). La ilustración cubierta de nieve representa los mantos de nieve de hasta unos pocos metros de profundidad. La nieve acumulada hace que la señal se refracte y ralentice ligeramente, provocando un retraso en el tiempo que tarda la señal en regresar al satélite, lo que puede usarse para estimar los cambios en el equivalente de agua de nieve (SWE). Para mayor claridad visual, no se muestran los caminos respectivos de las señales retrodispersadas y hacia adelante.

Hasta poco tiempo atrás, InSAR tuvo escasa evaluación y desarrollo para la detección del manto de nieve, principalmente porque las observaciones in situ de SWE, necesarias para validar el método, no se recogieron coincidiendo con las series temporales de InSAR. Otros factores incluyeron información orbital satelital imprecisa, problemática para procesar datos InSAR, la escasez de satélites que detectan en longitudes de onda más largas y sus respectivas estrategias de adquisición, y el hecho de que los datos SAR eran en gran medida propietarios (esto es pagos) (mientras estos datos se han vuelto accesibles desde el lanzamiento de Sentinel-1 en 2014).

Los largos periodos de tiempo entre adquisiciones de datos InSAR (por ejemplo, varias semanas o meses) complican aún más la aplicación del método, ya que intervalos de tiempo más largos entre observaciones resultan en información de fase menos precisa o a menudo irresoluble. Además, cuando grandes acumulaciones de nieve provocan un cambio de fase superior a 360° en la señal retrodispersada, existe ambigüedad en las estimaciones resultantes de la SWE y la profundidad de la nieve.

Por ello, trabajos previos han demostrado que se requieren observaciones frecuentes y regulares para medir cambios secuenciales de fase y detectar con precisión cambios en la SWE del manto de nieve (por ejemplo, por acumulación, ablación o redistribución) [ Deeb et al., 2011]. Para estimar el SWE total de un manto nevado, deben sumarse los cambios en el SWE entre pares secuenciales de adquisiciones InSAR (Figura 2), un enfoque demostrado recientemente utilizando datos InSAR recogidos por Sentinel-1 cada 6 días [ Oveisgharan et al., 2024].

Fig. 2. La acumulación de SWE se midió durante el año acuático 2024 en la estación SNOTEL (telemetría por nieve) de Grizzly Peak en Colorado (izquierda). La SWE se ha submuestreado a intervalos de 12 días para ilustrar cómo podría verse una curva de acumulación de SWE de NISAR. Los colores de fondo representan la viabilidad estudiada del método InSAR en banda L durante toda la temporada de nieve. La mayor viabilidad se espera para diciembre a mediados de abril, cuando el manto nevado probablemente esté seco. Se espera una menor viabilidad durante los meses cálidos, cuando el agua líquida dentro del manto más húmedo absorbe la energía de la señal del radar. Medido mediante InSAR, la acumulación de nieve o eventos de ablación provocan cambios de fase (es decir, cambios en la longitud del camino de la señal o en el tiempo de viaje) en las señales detectadas. El gráfico a la derecha ofrece un ejemplo idealizado y simplificado de lo que cambian esas fases (φNieve) podría verse como se basaría en la acumulación y ablación de SWE que se muestra a la izquierda.

SnowEx-UAVSAR pone a prueba InSAR
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La campaña SnowEx de la NASA sirvió como campo de pruebas para muchas de las principales metodologías de teledetección en nieve, incluyendo InSAR. SnowEx se asoció con el programa de Vehículos Aéreos Sar No Habitados (UAVSAR), del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la (JPL por sus siglas en inglés) NASA para recopilar imágenes aéreas InSAR sobre los sitios de campo SnowEx durante 2017, 2020 y 2021 (Figura 3). (El UAVSAR estaba originalmente pensado para volar en una aeronave autónoma, de ahí su nombre, pero en su lugar se opera en una aeronave tripulada)

Fig. 3. Los centros de recolección de datos estaban ubicados en todo el oeste de EE. UU. Cada sitio etiquetado recibió al menos un par de vuelos de Vehículos Aéreos SAR Deshabitados (UAVSAR) (cajas blancas). Las ubicaciones de los sitios con mediciones de radar terrestre y las estaciones SNOTEL/CDEC (California Data Exchange Center), que proporcionaban datos complementarios desde tierra, se indican con marcadores rojos y puntos rosas, respectivamente. Crédito: Plan Experimental SnowEx de la NASA 2020–2021

El avión UAVSAR vuela a unos 12 kilómetros de altitud, transportando un instrumento SAR que emite señales en una franja de aproximadamente 15 kilómetros de ancho, con una resolución espacial de unos 5 metros y una longitud de onda de unos 24 centímetros, lo que se sitúa dentro del rango de longitud de onda del radar en banda L. Las ondas de radar en banda L son lo suficientemente largas como para penetrar mantos de nieve profundos (con dispersión mínima en el manto nevado) y algunas copas forestales, con la contrapartida de que la longitud de onda más larga reduce la sensibilidad para cartografiar pequeñas acumulaciones de nieve o pequeños eventos de redistribución del viento.

En febrero de 2017, NASA SnowEx llevó a cabo campañas aéreas y terrestres, incluyendo vuelos UAVSAR, en lugares de Grand Mesa y en la cuenca Senator Beck, en el oeste de Colorado. El instrumento UAVSAR sobrevoló cada sitio en cinco fechas, de febrero a marzo. La evaluación directa del enfoque InSAR de banda L de paso repetido no fue posible porque la estrategia de campaña de campo se diseñó para evaluar otros métodos de teledetección. Aun así, las mediciones de cambio de fase fueron valiosas para predecir la profundidad de la nieve con un algoritmo de aprendizaje automático, porque los cambios medidos en SWE tenían un patrón espacial muy similar al de la profundidad total de nieve medida [ Alabi et al., 2025].

Sobre la base de estos primeros resultados, UAVSAR voló con una frecuencia semanal a quincenal desde enero hasta marzo de 2020 y 2021 sobre 13 sitios de campo en las montañas del oeste de Estados Unidos y uno en las praderas de Montana. Las campañas terrestres acompañantes enfatizaron observaciones repetidas en ubicaciones específicas para evaluar mejor las mediciones InSAR de SWE y cambios de profundidad de nieve. En cada lugar, los investigadores recopilaron un conjunto único de observaciones de tierra. En algunas, por ejemplo, enfatizaban las recogidas de fosas y profundidades de nieve, mientras que en otras el enfoque estaba en las colecciones de radares terrestres. Para proporcionar un conjunto de datos espacialmente más amplio para la evaluación de InSAR, también se recogieron profundidades de nieve lidar aéreas en lugares seleccionados.

Se realizaron cuatro estudios UAVSAR en cadenas montañosas con climas continentales (caracterizados por veranos calurosos e inviernos fríos), donde los mantos de nieve son relativamente poco profundos. En Grand Mesa, Colorado, se evaluaron las mediciones de profundidad de nieve y cambios de SWE con InSAR frente a las mediciones de capa de nieve lidar espacialmente distribuidas en el aire. Marshall et al. [2021] demostró que las mediciones de nieve InSAR pueden ser notablemente precisas en terrenos llanos y condiciones de nieve seca.

Los estudios realizados en periodos de 3 meses en las montañas del norte de Colorado apoyan aún más la precisión de los hallazgos basados en InSAR, especialmente durante la temporada de acumulación cuando los mantos de nieve están secos [Bonnell et al., 2024a, 2024b]. Estos estudios también demostraron la utilidad de InSAR para cartografiar los mantos nevados en una variedad de paisajes, incluyendo praderas de humedales densamente vegetadas, bosques severamente quemados, topografía escarpada y bosques de coníferas con cobertura forestal baja a moderada.

Un estudio en la caldera Valles de Nuevo México utilizó InSAR para mapear la acumulación y ablación de nieve al inicio de la temporada de deshielo, y encontró que los patrones de ablación se asemejaban a pérdidas de nieve observadas en imágenes ópticas coincidentes [ Tarricone et al., 2023]. Hasta este estudio, medir el SWE con InSAR durante esta parte de la temporada de nieve se consideraba inviable porque se pensaba que la nieve húmeda absorbería y atenuaría demasiado la señal del radar.

Otros dos estudios evaluaron el método InSAR para los mantos de nieve en las montañas de Idaho y en una pradera de Montana. Los mantos de nieve montañosos de Idaho se clasifican como intermontañosos, lo que significa que generalmente son más profundos que los continentales pero más superficiales que los marítimos (por ejemplo, en Sierra Nevada de California). En comparación con las cordilleras continentales, el régimen climático intermontano también tiende a ser más cálido, por lo que los deshielos de nieve a mediados de invierno son más frecuentes, aunque el manto de nieve permanece más frío y seco que la nieve marítima durante gran parte del invierno. El estudio UAVSAR en Idaho mostró que las estimaciones de InSAR en banda L coincidían generalmente con las mediciones manuales de SWE y modelaban estimaciones de SWE a mayor altitud. Sin embargo, a cotas más bajas, las mediciones de SWE de InSAR presentaron mayores incertidumbres en las que se identificó nieve húmeda [ Hoppinen et al., 2024].

Los mantos de nieve de las praderas, incluidos los de Montana, pueden ser intermitentes, con vientos que limpian la nieve en algunas zonas y la redistribuyen en ventiscas profundas en otras zonas. Palomaki y Sproles [2023] encontraron que las mediciones de nieve InSAR tenían una incertidumbre aumentada donde el suelo solo estaba parcialmente cubierto por nieve.

De SnowEx a NISAR
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La campaña SnowEx de la NASA permitió avances significativos en el desarrollo de un enfoque InSAR con teledetección para medir los mantos de nieve. Sin embargo, se necesita más trabajo para determinar la idoneidad del enfoque en diferentes entornos, y no se espera que funcione en todas las condiciones de nieve. La presencia de agua líquida dentro del manto de nieve es el mayor factor inhibidor, por lo que no está claro qué tan bien puede soportar el InSAR en banda L con mantos de nieve marítimos húmedos, las regiones que acumulan nieve cerca de su punto de fusión y el periodo de deshielo primaveral. Aunque el método parece funcionar con alta precisión en algunos bosques, también está por ver si puede adaptarse para bosques de alta densidad.

A través de estos estudios SnowEx InSAR de la NASA, el método parece exitoso para estimar el SWE en zonas cubiertas por mantos secos de nieve que persisten durante todo el invierno. Por ello, tiene aplicaciones en muchas cuencas críticas dominadas por la nieve. Si se aplica ampliamente, podría ampliar drásticamente nuestra comprensión de la dinámica estacional de la nieve en todo el mundo y ayudar a predecir el caudal de los ríos en la temporada de deshielo.

La misión satelital NISAR tiene atributos que podrían ayudar a alcanzar el objetivo de aplicar InSAR para los recursos hídricos de nieve a nivel global. Primero, al igual que UAVSAR, NISAR utilizará una señal de radar en banda L, lo que potencialmente permitirá observaciones precisas de los cambios de fase en algunas zonas boscosas y desde grandes mantos de nieve. En segundo lugar, NISAR tendrá un periodo exacto de revisita de 12 días. Este periodo es más largo que el periodo de revisión de 7 días que a menudo se probó durante la campaña SnowEx, pero debería ser lo suficientemente corto como para producir mediciones de software de alta calidad en muchos ámbitos nevados. En tercer lugar, la Instalación Satelital de Alaska, que distribuirá los datos de NISAR, proporcionará conjuntos de datos InSAR con una resolución de 80 metros en un plazo de 2 días tras la adquisición, lo suficientemente oportuno para tomar decisiones de gestión del agua.

Siempre un pero…
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Desafortunadamente, el potencial del método no se demostró hasta después de desarrollar el plan científico NISAR, por lo que los objetivos científicos de la misión no incluyen las mediciones estacionales de nieve y no se publicará un producto estándar de nieve. Además, aunque los estudios SnowEx-UAVSAR de 2020–2021 sirvieron como una prueba de concepto parcial para el monitoreo satelital de la nieve InSAR, la mayor altitud de imagen de NISAR podría plantear complicaciones adicionales que deberán estudiarse y abordarse. Por ejemplo, NISAR tendrá capacidades de imagen de menor resolución que la plataforma UAVSAR aérea, y la mayor altitud de imagen introducirá artefactos atmosféricos e ionosféricos adicionales en las observaciones satelitales, algunos de los cuales el equipo de NISAR intentará estimar y eliminar.

A pesar de estos obstáculos, los resultados de SnowEx y la disponibilidad de datos NISAR (además de los próximos lanzamientos de otros satélites SAR en banda L como ROSE-L (Radar Observing System for Europe in L-band) y el desarrollo de métodos de mapeo SWE utilizando frecuencias de radar más altas) muestran que las técnicas modernas de radar están iluminando el camino hacia el futuro de la monitorización global del manto de nieve. Para avanzar en este camino, las colaboraciones interdisciplinares que involucren a investigadores de nieve, expertos en radar, científicos de datos y, lo más importante, gestores locales de agua, deben seguir evaluando y aprovechando el potencial de InSAR para detectar cambios en los mantos de nieve e informar las decisiones de gestión del agua que afectan a personas y hábitats en todo el mundo.

Agradecimientos
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Randall Bonnell, Jack Tarricone, Hans-Peter Marshall, Elias Deeb y Carrie Vuyovich agradecieron a los participantes, coordinadores y líderes de la campaña NASA SnowEx y al equipo UAVSAR de la NASA, especialmente a Yunling Lou y Yang Zheng. Gran parte de esta investigación culminó a partir de colaboraciones en el Grupo de Trabajo de Nieve InSAR de banda L de la NASA (2021 hasta la actualidad) y en las herramientas de ciencia abierta desarrolladas durante las Hackweeks SnowEx de la NASA (2021–2023). En particular, reconocemos los esfuerzos de Zach Hoppinen, Ross Palomaki, Shadi Oveisgharan, Ibrahim Alabi, Dan McGrath, Ryan Webb, Kelly Elder, Eric Sproles, Rick Forster y Anne Nolin. También reconocemos estudios basados en torres y satélites de InSAR, que se realizaron en conjunto con las campañas SnowEx, de Jorge Ruiz y Juha Lemmetyinen. Por último, agradecemos a John Hammond y John Fulton por sus comentarios constructivos. Cualquier uso de nombres comerciales, de empresas o de productos es solo para fines descriptivos y no implica el respaldo del gobierno de EE. UU.

Referencias
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Alabi, I. O., et al. (2025), Avanzando en la monitorización de la profundidad de la nieve terrestre con aprendizaje automático y datos InSAR en banda L: un estudio de caso utilizando los datos SnowEx 2017 de la NASA, Front. Sensores remotos, 5, 1481848, https://doi.org/10.3389/frsen.2024.1481848.

Bonnell, R., et al. (2024a), La incertidumbre en la recuperación de agua equivalente de nieve InSAR en banda L aumenta con la fracción de cobertura forestal, Geophys. Res. Lett., 51(24), e2024GL111708, https://doi.org/10.1029/2024GL111708.

Bonnell, R., et al. (2024b), Evaluación de recuperaciones equivalentes de agua de nieve InSAR en banda L con encuestas repetidas de radar de penetración terrestre y lidar terrestre en el norte de Colorado, Cryosphere, 18(8), 3,765–3,785, https://doi.org/10.5194/tc-18-3765-2024.

Bradford, J. H., J. T. Harper y J. Brown (2009), Mediciones de permitividad dieléctrica compleja a partir de datos de radar de penetración terrestre para estimar el contenido de agua líquida de nieve en el régimen pendular, Water Resour. Res., 45(8), W08403, https://doi.org/10.1029/2008WR007341.

Deeb, E. J., R. R. Forster y D. L. Kane (2011), Monitorización de la evolución del manto de nieve usando radar interferométrico de apertura sintética en la North Slope de Alaska, EE. UU., Int. J. Remote Sens., 32(14), 3,985–4,003, https://doi.org/10.1080/01431161003801351.

Guneriussen, T., et al. (2001), InSAR para la estimación de cambios en el equivalente de nieve en agua de nieve seca, IEEE Trans. Geosci. Sensores Remotos., 39(10), 2,101–2,108, https://doi.org/10.1109/36.957273.

Hale, K. E., et al. (2023), Disminuciones recientes en el almacenamiento de agua de nieve en el oeste de Norteamérica, Commun. Earth Environ., 4(1), 170, https://doi.org/10.1038/s43247-023-00751-3.

Hoppinen, Z., et al. (2024), Recuperación equivalente de agua de nieve sobre Idaho–Parte 2: Uso de interferometría de paso repetido UAVSAR en banda L, Cryosphere, 18, 575–592, https://doi.org/10.5194/tc-18-575-2024.

Marshall, H. P., et al. (2021), Recuperación de profundidad InSAR en banda L durante la campaña NASA SnowEx 2020: Grand Mesa, Colorado, en 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, pp. 625–627, https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553852.

Oveisgharan, S., et al. (2024), Recuperación equivalente de agua de nieve sobre Idaho–Parte 1: Usando interferometría de paso repetido Sentinel-1, Cryosphere, 18(2), 559–574, https://doi.org/10.5194/tc-18-559-2024.

Palomaki, R. T. y E. A. Sproles (2023), Evaluación de técnicas de estimación de nieve InSAR en banda L sobre un manto de nieve de pradera poco profundo y heterogéneo, Remote Sens. Environ., 296, 113744, https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113744.

Shi, J., y J. Dozier (1997), Mapeando la nieve estacional con SIR-C/X-SAR en zonas montañosas, Remote Sens. Environ., 59(2), 294–307, https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00146-0.

Tarricone, J., et al. (2023), Estimación de la acumulación y ablación de nieve con radar interferométrico de apertura sintética en banda L (InSAR), Cryosphere, 17(5), 1,997–2,019, https://doi.org/10.5194/tc-17-1997-2023.

Información sobre los autores
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Randall Bonnell ( rbonnell@usgs.gov), Servicio Geológico de los Estados Unidos, Denver, Colorado; Jack Tarricone, Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA, Greenbelt, Maryland; Hans-Peter Marshall, Universidad Estatal de Boise, Boise, Idaho; Elias Deeb, Cuerpo de Ingenieros del Ejército de EE. UU., Hanover, N.H.; y Carrie Vuyovich, Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA, Greenbelt, Maryland.

Citation: Bonnell, R., J. Tarricone, H.-P. Marshall, E. Deeb, and C. Vuyovich (2025), Satellite radar advances could transform global snow monitoring, Eos, 106, https://doi.org/10.1029/2025EO250476. Published on 24 December 2025. Text © 2025. The authors. CC BY-NC-ND 3.0 Except where otherwise noted, images are subject to copyright. Any reuse without express permission from the copyright owner is prohibited.

Aquí, en PlaPampa, hacemos la traducción para que personas interesadas en estas temáticas que sólo hablan español-castellano, puedan acceder a ellas. Es nuestra humilde donación, si se nos permite considerar así esta tarea. Como no hay fines de lucro en nuestra actitud, agradecemos a AGU, EOS.org, a los autores de las investigaciones el permitirnos divulgarlas. Más de diez años atrás, la Dra. A.O.U. me indicó que tomara información, entre otras fuentes, de las que he citado previamente. Trato de cumplir con aquel gesto de quien se fijó en los artículos de la NASA que yo traducía por entonces, sobre la misión New Horizons, que sobrevoló Plutón y continúa su avance para alcanzar los confines de nuestro Sistema Solar y, ojalá, el espacio interestelar.

Cita
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El artículo Satellite Radar Advances Could Transform Global Snow Monitoring, con las firmas de Bonnell, Tarricone, Marshall*, Deeb y Vuyovich, fue publicado en la revista online Eos.org de la Unión Geofísica de Estados Unidos