Cartografía comparada de inundaciones con imágenes SAR. Caso río Santa Lucía.
Palabras clave:
delimitación, llanura inundable, mecanismos de interacción, ordenamiento territorial, teledetecciónResumen
Las inundaciones se encuentran entre los peligros más frecuentes y extensos a nivel mundial y se espera un aumento de los eventos en todo el mundo debido al crecimiento de la población en las áreas expuestas, el crecimiento económico y el cambio climático (Rojas et al., 2022). El objetivo de este trabajo es comparar las capacidades de las bandas C y L de imágenes radar de apertura sintética (SAR, por su sigla en inglés) para cartografiar inundaciones, que permita, por una parte, el conocimiento y conservación de los humedales fluviales, y por otra, contribuir al ordenamiento territorial reduciendo la ocupación urbana en estas zonas expuestas a frecuentes inundaciones. Para ello, se generaron mapas de clases de cambio del coeficiente σ0 utilizando las imágenes SAR en dos frecuencias: Banda C y Banda L, en condiciones de no-inundación e inundación. Luego se analizaron los mecanismos de interacción dominante entre el coeficiente de retrodispersión σ0 y la vegetación presente que sumado a criterios estadísticos permitieron generar cartografías de inundaciones. Utilizando como verdad de campo puntos que reflejaron la extensión de la inundación en sitios indicados por los pobladores, así como cartografía de inundación realizada en la zona con anterioridad, se evidenció la superioridad de la Banda L para detectar la extensión de las inundaciones, sin embargo, ambos sistemas mostraron una importante sensibilidad a la condición de inundación.
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Arnesen, A.S., Silva, T.S.F., Hess, L.L., Novo, E.M.L.M., Rudorff, C.M., Chapman, B.D., McDonald, K.C. (2013) Monitoring flood extent in the lower Amazon River floodplain using ALOS/PALSAR ScanSAR images. Remote Sensing of Environment, 130: 52-61.
Berezowski, T., Bielinski, T. & Series Using River Gauge Observations. (2020) IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 13: 2626-2638.
Bruniard, E. D. (1966) Bases Fisiográficas para una división regional de la provincia de Corrientes. Resistencia, Chaco: Revista Nordeste, 8, 7–80..
Carnevali, R. (1994) Fitogeografía de la Provincia de Corrientes. Provincia de Corrientes - República Argentina: Gobierno de la Provincia de Corrientes - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria.
Currie, H. M., & Gimenez, J. E. (1998), Las Cuencas Hídricas de la Provincia de Corrientes potencial y recursos (recopilación). Corrientes: Cátedra de Hidrología Agricola Facultad de Ciencias Agrarias - UNNE,.
Delgado Noguera, J. G. (2019). Zonificación del riesgo por inundación como aporte a la prevención, en el puerto - Laguna de la Cocha- Colombia. Revista Novedades Colombianas, 14(1), 27–47. https://doi.org/10.47374/novcol.2019.v14.1432
Donezar-Hoyos, U.; Larrañaga Urien, A.; Tamés-Noriega, A.; Sánchez-Gil, C.; Albizua-Huarte, L.; Ciriza-Labiano, R.,& Del Barrio-Arellano, F. (2017). Aplicación de imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 en la detección y delineación de información de crisis de desastres naturales en el marco de los servicios Copernicus EMS. Revista de Teledetección. (50):49-57. https://doi.org/10.4995/raet.2017.8896
Grings, F. M. (2008) Extracción de información ambiental a partir de imágenes de radar utilizando modelos de interacción onda-blanco. Universidad de Buenos Aires: Tesis doctoral.
Grings, F., Ferrazzoli, P., Jacobo-berlles, J., Karszenbaum, H., Tiffenberg, J., Pratolongo, P. & Kandus, P. (2006). Monitoring flood condition in marshes using EM models and Envisat ASAR observations. IEEE Transactions on. Geoscience and Remote Sensing, 44. 936 - 942. 10.1109/TGRS.2005.863482.
Henry, J. B. (2006). Envisat multi-polarized ASAR data for flood mapping. International Journal of Remote Sensing, 10(27), 1921-1929.
Hess, L. L., Melack, J. M., Filoso, S., & Wang, Y. (1995). Delineation of inundated area and vegetation along the Amazon floodplain with the SIR-C synthetic aperture radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 33(4).
Hess, L. L., Melack, J. M., & Simonett, D. S. (1990). Radar detection of flooding beneath the forest canopy: A review. International Journal of Remote Sensing, 11(7), 1313-1325.
Liu, Z., Zhao, L., Xu, T., Bu, F., Liu, X., & Zhou, D. (2018). Quantification of potential flood inundation areas in the marsh wetland of Honghe National Natural Reserve, Northeast China. Ecohydrology & Hydrobiology, 18(4), 355-364.
Mas, F. M. (2013). Las riberas fluviales. Ambienta, 90-101.
Munizaga, J., Garcia, M., Ureta, F., Novoa, V., Rojas, O., & Rojas, C. (2022). Mapping coastal wetlands using satellite imagery and machine learning in a highly urbanized landscape. Sustainability, 14, 5700.
Odriozola, M. P., & Contreras, F. I. (2018). Cartografías de riesgos de inundaciones y anegamientos en la provincia de Corrientes (Argentina). Universidad de San Martín: UNSAM.
Oliver, C., & Quegan, S. (2004). Understanding synthetic aperture radar images. SciTech Publishing.
Pattison, J. K. W., Pomeroy, J. W., Badiou, P., & Gabor, S. (2018). Wetlands, flood control, and ecosystem services in the Smith Creek drainage basin: A case study in Saskatchewan, Canada. Ecological Economics, 147, 36-47.
Pérez Morales, A. (2012). Estado actual de la cartografía de los riesgos de inundación y su aplicación en la ordenación del territorio: El caso de la región de Murcia. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, (58), 57-81.
Pope, K. O., Rejmankova, E., Paris, F. F., & Woodruff, R. (1997). Detecting seasonal flooding cycles in marshes of the Yucatan Peninsula with SIR-C polarimetric radar imagery. Remote Sensing of Environment, 157-166.
Pope, K. O., Rey Benayas, J. M., & Paris, J. F. (1994). Radar remote sensing of forest and wetland ecosystems in the Central American tropics. Remote Sensing of Environment, 48, 205-219.
Rahman, R. M., & Thakur, P. K. (2018). Detecting, mapping, and analyzing flood water propagation using synthetic aperture radar (SAR) satellite data and GIS: A case study from the Kendrapara District of Orissa State of India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 21, 37-41.
Rojas, O., Soto, E., Rojas, C., & López, J. J. (2022). Assessment of the flood mitigation ecosystem service in a coastal wetland and potential impact of future urban development in Chile. Habitat International, 123.
Salvia, M. M. (2010). Aporte de la teledetección al estudio del funcionamiento del macrosistema Delta del Paraná: Análisis de series de tiempo y eventos extremos. Biblioteca Digital-Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires.
San Martín, L., Morandeira, N., Grimson, R., & Kandus, P. (2015). Uso de imágenes ALOS/PALSAR-1 para la clasificación e inventario de humedales en la Llanura Costera de Ajó (Buenos Aires, Argentina). Teledetección: Humedales y Espacios Protegidos, XVI Congreso de la Asociación Española de Teledetección, 583-586.
Sánchez Sánchez, Y., Quirós, E., Durán Barroso, P., & Martínez Graña, A. (2019). Selección del umbral óptimo para la separación de la lámina de agua del embalse Jerte-Plasencia a partir de Sentinel-1. Teledetección: Hacia una visión global del cambio climático, 501-504.
Sevillano Rodriguez, M. E., Bravo Peña, L. C., Alatorre Cejudo, L. C., & Salcedo Hurtado, E. de J. (2020). Identificación de zonas de inundación a partir de imágenes (SAR) y de eventos históricos de inundación: Caso de estudio Santiago de Cali, Colombia. Cuadernos Geográficos, 59(2), 308-329.
Townsend, P. A., & Walsh, S. J. (1998). Modeling floodplain inundation using an integrated GIS with radar and optical remote sensing. Geomorphology, 21, 295-312.
Vich, A. J. (1996). Aguas continentales: Formas y procesos. Mendoza: Centro de Economía, Legislación y Administración del Agua.
Zozaya, A., & Del Pino, P. (2020). Design of an antenna array for an LFM-CW synthetic aperture radar prototype. DYNA, 87(212), 96-101.
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