Aplicaciones de datos SAR para el estudio de la vegetación del bosque serrano afectada por incendios
Date
2021-12Author
Garay, Cynthia Gisela
Advisor
Pons Daher, Diego Hernán
Doblas Prieto, Juan
Metadata
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En la actualidad, existen muchas conjeturas sobre la utilidad de los datos SAR de banda C para estudio de áreas quemadas en ambientes forestales. Se han realizado muchas pruebas para
analizar las variaciones en las imágenes asociadas a los incendios forestales sobre la región
boreal y la selva tropical. Sin embargo, no se han publicado estudios sobre la aplicabilidad
de las imágenes SAR adquiridas para los bosques áridos y semi-áridos.
Los incendios en la provincia de Córdoba, Argentina, son considerados como una problemática ambiental importante dado el estado crítico de conservación del escaso remanente
de vegetación nativa que queda en todo el territorio provincial. Este trabajo se centró en
caracterizar la vegetación del bosque serrano afectado por un incendio mediante el análisis
de datos SAR en La Población, Córdoba. Las preguntas que orientaron este estudio fueron
¿se pueden aplicar datos SAR para el estudio de vegetación típica de la región semi-árida?,
¿es posible diferenciar tipos de estructuras vegetales con estos datos?, ¿es posible detectar
cambios dados por incendios de vegetación mediante los datos SAR? ¿se pueden interpretar
correctamente estos datos cuando la respuesta proviene de áreas con pendiente?.
A partir de 50 muestras tomadas sobre un mapa de coberturas de la provincia de Córdoba
se construyeron series temporales SAR, expresadas en valores de retrodispersión (γ 0 ) en el
tiempo comprendido entre Abril/2018 y Abril/2019. Se estudió la dinámica de las coberturas vegetales o tipos fisonómicos: Monte, Arbustales y Matorrales y Pastizales. Estos datos
provienen del radar de apertura sintética en banda C Sentinel-1B. Con el fin puesto en estudiar la aplicabilidad de estos datos para el monitoreo de la vegetación en un área del Valle de Traslasierra, la metodología para la construcción de las series temporales en este trabajo
fue desarrollada y adaptada en una plataforma de geoprocesamiento en la nube, con código abierto. Se consideró de manera particular el ángulo de incidencia local de las imágenes
Sentinel-1B utilizadas por tratarse de un área de montaña, para las cuales se calcularon los
valores de retrodispersión gamma nought (γ 0 ). Asimismo, la constante dieléctrica fue un factor clave a considerar por generar aumentos en el retorno de la onda, por lo que las series
temporales de precipitaciones diarias y humedad de suelo son consideradas en este análisis.
Para estudiar el efecto del fuego sobre la vegetación, se seleccionaron datos SAR tres meses
antes y después de la fecha en que se registró un incendio, encontrando que la media y la
desviación estándar permiten la separabilidad entre los tipos fisonómicos estudiados. Luego,
se analizaron las series temporales de las cubiertas vegetales mediante el Índice de Disimilitud (D) y el Análisis Discriminante (AD). Los resultados muestran que el índice D podría ser capaz de distinguir a priori la cubierta Monte en relación a las otras dos, donde los valores de su comportamiento tienen mayor cercanía. El Análisis Discriminante aplicado a la
series temporales (descontando los datos cercanos a la fecha del incendio) permitió describir
algebráicamente las relaciones entre las coberturas vegetales y agruparlas, determinando que
la desviación estándar y el coeficiente de variación son las variables con mayor capacidad
discriminante.
Se espera que el esfuerzo centrado en el desarrollo metodológico de los algoritmos en la
etapa del preprocesamiento de los datos SAR pueda ser una contribución técnica para los
usuarios finales.
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