Productos de sensores remotos para apoyar observaciones de cambio climático, agua y agricultura. Marcela Quinones Mayo, 2014

Transcripción

1 Productos de sensores remotos para apoyar observaciones de cambio climático, agua y agricultura. Marcela Quinones Mayo, 2014

2 Quienes somos y que hacemos SarVision es una compañía especializada en la investigación e implementación de tecnología de sensores remotos para observaciones de zonas tropicales. Colección de información en campo Consultorias y entrenamiento Soporte en el desarrollo de políticas de manejo

3 Areas en trópico con permanente cobertura de nubes consistencia en observaciones requiere información libre de nubes Persistent cloud cover prevents optical remote sensing monitoring of the world s tropical rain forest areas. The colour code shows the estimated number of months per year LANDSAT fails to deliver useful images (Source: Friedl, 2006).

4 Investigación en Tecnología de radar y Desarrollo de aplicaciones Landsat 2001 Para zonas tropicales las imagenes opticas estan afectadas por nubes la mayor parte del tiempo.

5 PALSAR 2007 Imágenes satelitales de radar, provee imágenes libres de nubes, regularmente,

6 TECNOLOGÍA DE SENSORES REMOTOS Uso de imágenes ópticas e imágenes de radar Desarrollo de tecnología avanzada para desarrollo de productos de sensores remotos libres de nubes tales como. Mapas de estructuras de vegetación Mapas de biomasa Detección y monitoreo de deforestación, Detección y monitoreo de degradación Detección y monitoreo de minería Detección y monitoreo de agricultura extensiva Mapeo de Humedales y dinámicas de inundación Crecimiento y aumento de biomasa en cultivos Delimitación de cultivos, áreas y cosechas

7 TECNOLOGÍA DE SENSORES REMOTOS: Apoyo en procesos de observación de cambio climático Observación de eventos extremos y de características de la tierra: generando datos actuales. Definiciones de líneas base Definición de niveles críticos Uso en calibración y validación de modelos Generación de series consistentes de tiempo para generar sistemas de observación y de monitoreo de indicadores. Proveer transparencia en procesos de negociación Apoyando iniciativas tales como REDD+ and RAMSAR y Conservación de aéreas naturales con importancia para l la biodiversidad. Mecanismos de pago de servicios ambientales Apoyo de agricultura sustentable caso de la palma africana en Indonesia. Procesos de certificación Validación de modelos exploratorios de cambio climático

8 Mapa de tipos de vegetation y Biomasa Bajo Mira, Nariño, Colombia

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10 Wetland monitoring: Supporting RAMSAR convention monitoring of PES contracts for water as environmental service (Operational)

11 Flooding detected, Dec 2007 Serie densa de tiempo. Inundaciones Mataven, Colombia

12 Flooding detected, Jan 2008 Serie densa de tiempo. Inundaciones Mataven, Colombia

13 Flooding detected, Nov 2006 Serie densa de tiempo. Inundaciones Mataven, Colombia

14 Flooding detected, Jan 2007 Serie densa de tiempo. Inundaciones Mataven, Colombia

15 Series de tiempo consistentes para estudios de deforestación y degradacion y aumento de cultivos

16 Series de tiempo consistentes para estudios de deforestación y degradacion y aumento de cultivos

17 IWOKRAMA-Guyana Mapeo de tipos de vegetación 25 m

18 Estudio de frecuencias de inundación La Mojana periodo

19 Estudio de frecuencias de inundación La Mojana periodo

20 Estudio de frecuencias de inundación La Mojana periodo

21 Estudio de frecuencias de inundación La Mojana periodo

22 Estudio de frecuencias de inundación La Mojana periodo

23 Estudio de frecuencias de inundación La Mojana periodo

24 Estudio de frecuencias de inundación La Mojana periodo

25 Estudio de deforestación sinergia entre radar y ópticolandsat + Sentinel 1 + Sentinel plans: observaciones de deforestación cada 16 días basadas en Sentinel 1 SAR and 2 óptica - Monitoreo de plantaciones 2005

26 Estudio d deforestación sinergia entre radar y óptico Landsat + Sentinel 1 + Sentinel plans: observaciones de deforestación cada 16 días basadas en Sentinel 1 SAR and 2 óptica - Monitoreo de plantaciones 2007

27 Estudio d deforestacion sinergia entre radar y óptico Landsat + Sentinel 1 + Sentinel plans: observaciones de deforestación cada 16 días basadas en Sentinel 1 SAR and 2 óptica - Monitoreo de plantaciones 2009

28 Estudio d deforestacion sinergia entre radar y óptico Landsat + Sentinel 1 + Sentinel plans: observaciones de deforestación cada 16 días basadas en Sentinel 1 SAR and 2 óptica - Monitoreo de plantaciones 2010

29 Estudio de deforestación sinergia entre radar y óptico Landsat + Sentinel 1 + Sentinel plans: observaciones de deforestación cada 16 días basadas en Sentinel 1 SAR and 2 óptica - Monitoreo de plantaciones Black polygons: plantation concession boundaries 2010

30 Tipos de vegetacion, Colombia Alta resolución (20-30m) Sin nubes confiabilidad Spatial planning GHG emission monitoring Certification ustainable palm oil Biodiversity conservation Other Example: subset of 2010 land cover Colombia using ALOS PALSAR Cooperation SEI, TNC, USAID

31 Estudio de complejidad de las sabanas de la Orinoquia

32 Estudio de agricultura extensiva en las sabanas de la Orinoquia

33 Fragmentacion en cordillera Oriental: Bosque alto andino

34 26 June July July Aug Sep Sep 2012 Results courtesy of:

35 Crop monitoring every 5-11 days at 5m resolution Sharp results: Multi-temporal filtering TerraSAR-X/PAZ at 5m detail : small farms

36 Plantation mapping at 5m resolution New satellite sensors such as Rapideye allow large area mapping at very high resolution (5m detail), effective for identification of smallholder areas Example from Papua New Guinea: coconut (brown) vs oil palm (orange)

37 Plantation mapping at 5m resolution New satellite sensors such as Rapideye allow large area mapping at very high resolution (5m detail), effective for identification of smallholder areas Example from Papua New Guinea: coconut (brown) vs oil palm (orange)

38 Agricultural crop monitoring every 2-6 days (2015): High resolution (5-20m) Cloud free Timely and reliable Near-realtime information on: Soil management (tillage, compaction) Crop type Crop area Crop growth stage LAI, Biomass Soil moisture 22/04/ /06/ /08/ /07/ /07/ /10/ /05/2012 Bare soil Emergence Increment Closure Harvest Example: 24-day sugar beet growth stage using Radarsat-2 MDA Netherlands Space Office 38

39 MODIS secuencia de tiempo 2007

40 MODIS secuencia de tiempo 2009

41 MODIS secuencia de tiempo 2011

42 MODIS secuencia de tiempo 2011

43 La resolución de las imágenes de satélite define los detalles de las observaciones La resolución temporal define la frecuencia de las observaciones Difference 1000m resolution and 50m resolution

44 Gracias Acknowledgements: Netherlands Netherlands Ministry of Environment, Ministry of Foreign Affairs, Netherlands Space Office International CEOS GEO-FCT, governments of Australia and Norway JAXA-METI/EORC and colleagues of the ALOS Kyoto and Carbon Initiative European Space Agency (ESA) USGS LPDAAC and NASA/University of Maryland Indonesia Indonesian Ministry of Forestry Provincial Government of Central Kalimantan Central Kalimantan Peatlands Project managed by Wetlands International WWF Indonesia BOS Foundation Guyana Conservation International Guyana UNDP-IUCN Guiana Shield Initiative Iwokrama International Centre, Bina Hill Institute