Cómo garantizar la autenticidad de imágenes satélites

Las imágenes sintéticas son representaciones visuales generadas de forma artificial mediante algoritmos y técnicas computacionales, en lugar de capturarse directamente de la realidad con cámaras o sensores. Se producen a partir de distintos métodos, entre los que destacan las redes generativas antagónicas (Generative Adversarial Networks, GAN), los modelos de difusión, y las técnicas de renderizado 3D. Todas ellas permiten crear imágenes de apariencia realista que en muchos casos resultan indistinguibles de una fotografía auténtica.

Cuando se traslada este concepto al campo de la observación de la Tierra, hablamos de imágenes satelitales sintéticas. Estas no se obtienen a partir de un sensor espacial que capta radiación electromagnética real, sino que se generan digitalmente para simular lo que vería un satélite desde la órbita. En otras palabras, en vez de reflejar directamente el estado físico del terreno o la atmósfera en un momento concreto, son construcciones computacionales capaces de imitar el aspecto de una imagen satelital real.

El desarrollo de este tipo de imágenes responde a necesidades prácticas. Los sistemas de inteligencia artificial que procesan datos de teledetección requieren conjuntos muy amplios y variados de imágenes. Las imágenes sintéticas permiten, por ejemplo, recrear zonas de la Tierra poco observadas, simular desastres naturales -como incendios forestales, inundaciones o sequías- o generar condiciones específicas que son difíciles o costosas de capturar en la práctica. De este modo, constituyen un recurso valioso para entrenar algoritmos de detección y predicción en agricultura, gestión de emergencias, urbanismo o monitorización ambiental.

Su valor no se limita al entrenamiento de modelos. Allí donde no existen imágenes de alta resolución —por limitaciones técnicas, restricciones de acceso o motivos económicos—, la síntesis permite rellenar huecos de información y facilitar estudios preliminares. Por ejemplo, los investigadores pueden trabajar con imágenes sintéticas aproximadas para diseñar modelos de riesgo o simulaciones antes de disponer de datos reales.

Sin embargo, las imágenes satelitales sintéticas también plantean riesgos importantes. La posibilidad de generar escenas muy realistas abre la puerta a la manipulación y a la desinformación. En un contexto geopolítico, una imagen que muestre tropas inexistentes o infraestructuras destruidas podría influir en decisiones estratégicas o en la opinión pública internacional. En el terreno ambiental, se podrían difundir imágenes manipuladas para exagerar o minimizar impactos de fenómenos como la deforestación o el deshielo, con efectos directos en políticas y mercados.

Por ello, conviene diferenciar dos usos muy distintos. El primero es el uso como apoyo, cuando las imágenes sintéticas complementan a las reales para entrenar modelos o realizar simulaciones. El segundo es el uso como falsificación, cuando se presentan deliberadamente como imágenes auténticas con el fin de engañar. Mientras el primer uso impulsa la innovación, el segundo amenaza la confianza en los datos satelitales y plantea un reto urgente de autenticidad y gobernanza.

Riesgos de las imágenes satelitales aplicada a la observación de la Tierra

Las imágenes satelitales sintéticas plantean riesgos significativos cuando se utilizan en vez de imágenes captadas por sensores reales. A continuación, se detallan ejemplos que lo demuestran.

Un nuevo frente de desinformación: “deepfake geography”

El término deepfake geography ya se ha consolidado en la literatura académica y divulgativa para describir imágenes satelitales ficticias, manipuladas con IA, que parecen auténticas, pero no reflejan ninguna realidad existente. Una investigación de la Universidad de Washington, liderada por Bo Zhao, utilizó algoritmos como CycleGAN para modificar imágenes de ciudades reales -por ejemplo, alterando la apariencia de Seattle con edificios inexistentes o transformando Beijing en zonas verdes- lo que pone en evidencia el potencial para generar paisajes falsos convincentes.

Un artículo de la plataforma OnGeo Intelligence (OGC) subraya que estas imágenes no son puramente teóricas, sino amenazas reales que afectan a la seguridad nacional, el periodismo y el trabajo humanitario. Por su parte, el OGC advierte que ya se han observado imágenes satelitales fabricadas, modelos urbanos generados por IA y redes de carreteras sintéticas, y que representan desafíos reales a la confianza pública y operativa.

Implicaciones estratégicas y políticas

Las imágenes satelitales son consideradas "ojos imparciales" sobre el planeta, usadas por gobiernos, medios y organizaciones. Cuando estas imágenes se falsifican, sus consecuencias pueden ser graves:

• Seguridad nacional y defensa: si se presentan infraestructuras falsas o se ocultan otras reales, se pueden desviar análisis estratégicos o inducir decisiones militares equivocadas.
• Desinformación en conflictos o crisis humanitarias: una imagen alterada que muestre incendios, inundaciones o movimientos de tropas falsos puede alterar la respuesta internacional, los flujos de ayuda o la percepción de los ciudadanos, especialmente si se difunde por redes sociales o medios sin verificación.
• Manipulación de imágenes realistas de lugares: no solo las imágenes generales están en juego. Nguyen y colaboradores (2024) demostraron que es posible generar imágenes satelitales sintéticas altamente realistas de instalaciones muy específicas como plantas nucleares.

Crisis de confianza y erosión de la verdad

Durante décadas, las imágenes satelitales han sido percibidas como una de las fuentes más objetivas y fiables de información sobre nuestro planeta. Eran la prueba gráfica que permitía confirmar fenómenos ambientales, seguir conflictos armados o evaluar el impacto de desastres naturales. En muchos casos, estas imágenes se utilizaban como “evidencia imparcial”, difíciles de manipular y fáciles de validar. Sin embargo, la irrupción de las imágenes sintéticas generadas por inteligencia artificial ha empezado a poner en cuestión esa confianza casi inquebrantable.

Hoy en día, cuando una imagen satelital puede ser falsificada con gran realismo, surge un riesgo profundo: la erosión de la verdad y la aparición de una crisis de confianza en los datos espaciales.

La quiebra de la confianza pública

Cuando los ciudadanos ya no pueden distinguir entre una imagen real y una fabricada, se resquebraja la confianza en las fuentes de información. La consecuencia es doble:

• Desconfianza hacia las instituciones: si circulan imágenes falsas de un incendio, una catástrofe o un despliegue militar y luego resultan ser sintéticas, la ciudadanía puede empezar a dudar también de las imágenes auténticas publicadas por agencias espaciales o medios de comunicación. Este efecto “que viene el lobo” genera escepticismo incluso frente a pruebas legítimas.
• Efecto en el periodismo: los medios tradicionales, que han usado históricamente las imágenes satelitales como fuente visual incuestionable, corren el riesgo de perder credibilidad si publican imágenes adulteradas sin verificación. Al mismo tiempo, la abundancia de imágenes falsas en redes sociales erosiona la capacidad de distinguir qué es real y qué no.
• Confusión deliberada: en contextos de desinformación, la mera sospecha de que una imagen pueda ser falsa ya puede bastar para generar duda y sembrar confusión, aunque la imagen original sea completamente auténtica.

A continuación, se resumen los posibles casos de manipulación y riesgo en imágenes satelitales:

Figura 2. Tabla con los posibles casos de manipulación y riesgo en imágenes satelitales

Impacto en la toma de decisiones y políticas públicas

Las consecuencias de basarse en imágenes adulteradas van mucho más allá del terreno mediático:

• Urbanismo y planificación: decisiones sobre dónde construir infraestructuras o cómo planificar zonas urbanas podrían tomarse sobre imágenes manipuladas, generando errores costosos y de difícil reversión.
• Gestión de emergencias: si una inundación o un incendio se representan en imágenes falsas, los equipos de emergencia pueden destinar recursos a lugares equivocados, mientras descuidan zonas realmente afectadas.
• Cambio climático y medio ambiente: imágenes adulteradas de glaciares, deforestación o emisiones contaminantes podrían manipular debates políticos y retrasar la implementación de medidas urgentes.
• Mercados y seguros: aseguradoras y empresas financieras que confían en imágenes satelitales para evaluar daños podrían ser engañadas, con consecuencias económicas significativas.

En todos estos casos, lo que está en juego no es solo la calidad de la información, sino la eficacia y legitimidad de las políticas públicas basadas en esos datos.

El juego del gato y el ratón tecnológico

La dinámica de generación y detección de falsificaciones ya se conoce en otros ámbitos, como los deepfakes de vídeo o audio: cada vez que surge un método de generación más realista, se desarrolla un algoritmo de detección más avanzado, y viceversa. En el ámbito de las imágenes satelitales, esta carrera tecnológica tiene particularidades:

• Generadores cada vez más sofisticados: los modelos de difusión actuales pueden crear escenas de gran realismo, integrando texturas de suelo, sombras y geometrías urbanas que engañan incluso a expertos humanos.
• Limitaciones de la detección: aunque se desarrollan algoritmos para identificar falsificaciones (analizando patrones de píxeles, inconsistencias en sombras o metadatos), estos métodos no siempre son fiables cuando se enfrentan a generadores de última generación.
• Coste de la verificación: verificar de forma independiente una imagen satelital requiere acceso a fuentes alternativas o sensores distintos, algo que no siempre está al alcance de periodistas, ONG o ciudadanos.
• Armas de doble filo: las mismas técnicas usadas para detectar falsificaciones pueden ser aprovechadas por quienes las generan, perfeccionando aún más las imágenes sintéticas y haciendo más difícil diferenciarlas.

De la prueba visual a la prueba cuestionada

El impacto más profundo es cultural y epistemológico: lo que antes se asumía como una prueba objetiva ahora se convierte en un elemento sujeto a duda. Si las imágenes satelitales dejan de ser percibidas como evidencia fiable, se debilitan narrativas fundamentales en torno a la verdad científica, la justicia internacional y la rendición de cuentas política.

• En conflictos armados, una imagen de satélite que muestre posibles crímenes de guerra puede ser descartada bajo la acusación de ser un deepfake.
• En tribunales internacionales, pruebas basadas en observación satelital podrían perder peso frente a la sospecha de manipulación.
• En el debate público, el relativismo de “todo puede ser falso” puede usarse como arma retórica para deslegitimar incluso la evidencia más sólida.

Estrategias para garantizar autenticidad

La crisis de confianza en las imágenes satelitales no es un problema aislado del sector geoespacial, sino que forma parte de un fenómeno más amplio: la desinformación digital en la era de la inteligencia artificial. Así como los deepfakes de vídeo han puesto en cuestión la validez de pruebas audiovisuales, la proliferación de imágenes satelitales sintéticas amenaza con debilitar la última frontera de datos percibidos como objetivos: la mirada imparcial desde el espacio.

Garantizar la autenticidad de estas imágenes exige una combinación de soluciones técnicas y mecanismos de gobernanza, capaces de reforzar la trazabilidad, la transparencia y la responsabilidad en toda la cadena de valor de los datos espaciales. A continuación, se describen las principales estrategias en desarrollo.

Metadatos robustos: registrar el origen y la cadena de custodia

Los metadatos constituyen la primera línea de defensa frente a la manipulación. En imágenes satelitales, deben incluir información detallada sobre:

• El sensor utilizado (tipo, resolución, órbita).
• El momento exacto de la adquisición (fecha y hora, con precisión temporal).
• La localización geográfica precisa (sistemas de referencia oficiales).
• La cadena de procesado aplicada (correcciones atmosféricas, calibraciones, reproyecciones).

Registrar estos metadatos en repositorios seguros permite reconstruir la cadena de custodia, es decir, el historial de quién, cómo y cuándo ha manipulado una imagen. Sin esta trazabilidad, resulta imposible distinguir entre imágenes auténticas y falsificadas.

EJEMPLO: el programa Copernicus de la Unión Europea ya implementa metadatos estandarizados y abiertos para todas sus imágenes Sentinel, lo que facilita auditorías posteriores y confianza en el origen.

Firmas digitales y blockchain: garantizar la integridad

Las firmas digitales permiten verificar que una imagen no ha sido alterada desde su captura. Funcionan como un sello criptográfico que se aplica en el momento de adquisición y se valida en cada uso posterior.

La tecnología blockchain ofrece un nivel adicional de garantía: almacenar los registros de adquisición y modificación en una cadena inmutable de bloques. De esta manera, cualquier cambio en la imagen o en sus metadatos quedaría registrado y sería fácilmente detectable.

EJEMPLO: el proyecto ESA – Trusted Data Framework explora el uso de blockchain para proteger la integridad de datos de observación de la Tierra y reforzar la confianza en aplicaciones críticas como cambio climático y seguridad alimentaria.

Marcas de agua invisible: señales ocultas en la imagen

El marcado de agua digital consiste en incrustar señales imperceptibles en la propia imagen satelital, de modo que cualquier alteración posterior se pueda detectar automáticamente.

• Puede hacerse a nivel de píxel, modificando ligeramente patrones de color o luminancia.
• Se combina con técnicas criptográficas para reforzar su validez.
• Permite validar imágenes incluso si han sido recortadas, comprimidas o reprocesadas.

EJEMPLO: en el sector audiovisual, las marcas de agua se usa desde hace años en la protección de contenidos digitales. Su adaptación a imágenes satelitales está en fase experimental, pero podría convertirse en una herramienta estándar de verificación.

Estándares abiertos (OGC, ISO): confianza mediante interoperabilidad

La estandarización es clave para garantizar que las soluciones técnicas se apliquen de forma coordinada y global.

• OGC (Open Geospatial Consortium) trabaja en estándares para la gestión de metadatos, la trazabilidad de datos geoespaciales y la interoperabilidad entre sistemas. Su trabajo en API geoespaciales y metadatos FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) es esencial para establecer prácticas comunes de confianza.
• ISO desarrolla normas sobre gestión de la información y autenticidad de registros digitales que también pueden aplicarse a imágenes satelitales.

EJEMPLO: el OGC Testbed-19 incluyó experimentos específicos sobre autenticidad de datos geoespaciales, probando enfoques como firmas digitales y certificados de procedencia.

Verificación cruzada: combinar múltiples fuentes

Un principio básico para detectar falsificaciones es contrastar fuentes. En el caso de imágenes satelitales, esto implica:

• Comparar imágenes de diferentes satélites (ej. Sentinel-2 vs. Landsat-9).
• Usar distintos tipos de sensores (ópticos, radar SAR, hiperespectrales).
• Analizar series temporales para verificar la consistencia en el tiempo.

EJEMPLO: la verificación de daños en Ucrania tras el inicio de la invasión rusa en 2022 se realizó mediante la comparación de imágenes de varios proveedores (Maxar, Planet, Sentinel), asegurando que los hallazgos no se basaban en una sola fuente.

IA contra IA: detección automática de falsificaciones

La misma inteligencia artificial que permite crear imágenes sintéticas se puede utilizar para detectarlas. Las técnicas incluyen:

• Análisis forense de píxeles: identificar patrones generados por GAN o modelos de difusión.
• Redes neuronales entrenadas para distinguir entre imágenes reales y sintéticas en función de texturas o distribuciones espectrales.
• Modelos de inconsistencias geométricas: detectar sombras imposibles, incoherencias topográficas o patrones repetitivos.

EJEMPLO: investigadores de la Universidad de Washington y otros grupos han demostrado que algoritmos específicos pueden detectar falsificaciones satelitales con una precisión superior al 90% en condiciones controladas.

Experiencias actuales: iniciativas globales

Varios proyectos internacionales ya trabajan en mecanismos para reforzar la autenticidad:

• Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA): una alianza entre Adobe, Microsoft, BBC, Intel y otras organizaciones para desarrollar un estándar abierto de procedencia y autenticidad de contenidos digitales, incluyendo imágenes. Su modelo se puede aplicar directamente al sector satelital.
• Trabajo del OGC: la organización impulsa el debate sobre confianza en datos geoespaciales y ha destacado la importancia de garantizar la trazabilidad de imágenes satelitales sintéticas y reales (OGC Blog).
• NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) en EE. UU. ha reconocido públicamente la amenaza de imágenes sintéticas en defensa y está impulsando colaboraciones con academia e industria para desarrollar sistemas de detección.

Hacia un ecosistema de confianza

Las estrategias descritas no deben entenderse como alternativas, sino como capas complementarias en un ecosistema de confianza:

El éxito dependerá de que estos mecanismos se integren de manera conjunta, bajo marcos abiertos y colaborativos, y con la implicación activa de agencias espaciales, gobiernos, sector privado y comunidad científica.

Conclusiones

Las imágenes sintéticas, lejos de ser únicamente una amenaza, representan una herramienta poderosa que, bien utilizada, puede aportar un valor significativo en ámbitos como la simulación, el entrenamiento de algoritmos o la innovación en servicios digitales. El problema surge cuando estas imágenes se presentan como reales sin la debida transparencia, alimentando la desinformación o manipulando la percepción pública.

El reto, por tanto, es doble: aprovechar las oportunidades que ofrece la síntesis de datos visuales para avanzar en ciencia, tecnología y gestión, y minimizar los riesgos asociados al mal uso de estas capacidades, especialmente en forma de deepfakes o falsificaciones deliberadas.

En el caso particular de las imágenes satelitales, la confianza adquiere una dimensión estratégica. De ellas dependen decisiones críticas en seguridad nacional, respuesta a desastres, políticas ambientales y justicia internacional. Si la autenticidad de estas imágenes se pone en duda, se compromete no solo la fiabilidad de los datos, sino también la legitimidad de las decisiones basadas en ellos.

El futuro de la observación de la Tierra estará condicionado por nuestra capacidad de garantizar la autenticidad, transparencia y trazabilidad en toda la cadena de valor: desde la adquisición de los datos hasta su difusión y uso final. Las soluciones técnicas (metadatos robustos, firmas digitales, blockchain, marcas de agua, verificación cruzada e IA para detección de falsificaciones), combinadas con marcos de gobernanza y cooperación internacional, serán la clave para construir un ecosistema de confianza.

En definitiva, debemos asumir un principio rector sencillo pero contundente:

“Si no podemos confiar en lo que vemos desde el espacio, ponemos en riesgo nuestras decisiones en la Tierra.”
 

Contenido elaborado por Mayte Toscano, Senior Consultant en Tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.