Investigadores del Heidelberg Institute for Geoinformation Technology han desarrollado un método innovador para detectar y estimar la velocidad de vehículos en las carreteras utilizando imágenes satelitales PlanetScope SuperDove. Este enfoque promete una solución escalable para el monitoreo del tráfico a nivel global, superando así las limitaciones de los métodos convencionales que emplean sensores estacionarios y sistemas móviles costosos y restringidos legalmente.

Empoderando su técnica con el modelo Keypoint R-CNN, el equipo explora la posibilidad de rastrear las trayectorias de los vehículos y calcular su velocidad mediante la explotación de diferencias temporales entre las bandas del espectro RGB. Las validaciones iniciales, realizadas a partir de comparaciones con imágenes de drones y datos GPS de carreteras en Alemania y Polonia, corroboraron un margen de error en la estimación de velocidad de aproximadamente 3.4 m/s en comparación con datos GPS.

A pesar de que las imágenes satelitales tienden a subestimar las velocidades, con un promedio de velocidad estimada de 112.85 km/h frente a los 131.83 km/h calculados a partir de vídeos de drones, el método ofrece una perspectiva prometedora para un monitoreo diario y extenso de tráfico, lo que permite visualizar patrones dinámicos y locales del flujo vehicular en todo el mundo.

Los resultados demuestran que, aunque existen desafíos en la precisión de las estimaciones a alta velocidad, el método propuesto representa un salto significativo hacia la integración de enfoques de monitoreo de tráfico más amplios y continuos, sugiriendo un futuro brillante para su aplicación en la gestión del transporte global.