Aplicaciones hidrológicas. Natural Resources Ressources naturelles Centro Canadiense de Percepción Remota, Ministerio de Recursos Naturales de Canadá

Transcripción

1 Aplicaciones hidrológicas Natural Resources Ressources naturelles Canada Canada

2 Aplicaciones hidrológicas Humedad del suelo Cartografía de humedales Cartografía de inundaciones Cartografía de la nieve Modelos hidrológicos

3 Parámetros del suelo Contenido de agua (constante dieléctrica compleja) de la capa superficial La profundidad de la penetración de las microondas depende del contenido de humedad del suelo, frecuencia y ángulo de incidencia de las ondas La rugosidad de la superficie (normalmente se relaciona con la labranza y es medida utilizando los parámetros de la raíz cuadrática media de las elevaciones del terreno y de la longitud de correlación) Macro-estructura de la superficie (por ejemplo: características de los surcos, dirección de la labranza y estructura del terreno preparado para la siembra)

4 Cartografía de la humedad del suelo Cuantifica la humedad de la capa superficial del suelo (0-15 cm) Identifica la variabilidad espacial de la humedad Extrapolación de la humedad de la superficie a la zona de las raíces para la estimación de la producción Evaluación de la tensión en la cosecha como información de entrada para modelos de crecimiento Programación de la irrigación Pronóstico de inundaciones Modelos climatológicos y hidrológicos

5 Sensibilidad a la humedad del suelo Resultados de la Universidad de Laval obtenidos con el modelo Michigan para la reflexión difusa de las microondas por la copa de los árboles (MIMICS) db db C vv C HH Ángulo de incidencia ( ) grados Contenido volumétrico de humedad del suelo (g/cm 3 ) m v = 0.05 m v = 0.15 m v = 0.25 m v = 0.35 m v = 0.45 m v = 0.55 Ángulo de incidencia ( ) grados L s = 5 cm, s = 0.5 cm Se utilizó un modelo de perturbaciones pequeñas (para superficies suares) m v = Contenido volumétrico de humedad del suelo (g/cm 3 ) Los dos parámetros de la rugosidad de la superfice son: s = raíz cuadrática media de las elevaciones del terreno (cm) (carácter vertical del suelo) L s = la longitud de correlación a grna escala (cm) (carácter horizontal del suelo) Fuente: Touré, A., K.P.B. Thomson, G. Edwards, R.J. Brown y B. Brisco, 1991

6 Sensibilidad a la rugosidad de la superfice Resultados de la Universidad de Laval obtenidos con el modelo Michigan para la reflexión difusa de las microondas por la copa de los árboles (MIMICS) db db C vv C HH Ángulo de incidencia ( ) grados Ángulo de incidencia ( ) grados Raíz cuadrática media de las elevaciones (RMS) s = 0.5 cm s = 1.5 cm s = 2.5 cm s = 3.5 cm s = 4.5 cm s = 5.5 cm L s = 5 cm, s = 0.5 cm Se utilizó un modelo de perturbaciones pequeñas (para superficies suares) m v = Contenido volumétrico de humedad del suelo (g/cm 3 ) Los dos parámetros de la rugosidad de la superfice son: s = raíz cuadrática media de las elevaciones del terreno (cm) (carácter vertical del suelo) L s = la longitud de correlación a grna escala (cm) (carácter horizontal del suelo) Fuente: Touré, A., K.P.B. Thomson, G. Edwards, R.J. Brown y B. Brisco, 1991

7 ESTIMACIÓN CUANTITATIVA DE HUMEDAD DEL SUELO Condiciones secas Imágenes RADARSAT Modo estándar Haz 2 Condiciones húmedas 5 de Mayo de de Mayo de Agencia Espacial Canadiense Pultz, T.J., Y. Crevier, B. Brisco, R.J. Brown and Q.H.J. Gwyn, Soil Moisture Estimation with RADARSAT; Proceedings, International Society for Optical Engineering (SPIE), Sept. 1997, London, UK, p

8 Estimación cuantitativa de humedad del suelo Regresión de la retrodispersión de RADARSAT corregida por el ángulo de incidencia contra humedad de suelo de la superficie (0-3 cm ) Valores observados de Coeficiente de regresión = 0.88 Regresión y el intervalo de confianza al 95% Cuenca del Río Carp 5 de Mayo de 1996 asc. Y 15 de Mayo de 1996 desc. Intervalo de valores observados Ángulo de Incidencia Fecha Variable* R 5-May cm Mv % (31%) cm Mv % (23%) cm Mv % (26%) cm Mv, & RMS mm May cm Mv % (13%) cm Mv % (11%) cm Mv % (10%) cm Mv, & RMS mm May 5 and cm Mv % (31%) cm Mv, & RMS mm * Regresión de variable sencilla (Mv) o de variable múltiple (Mv y RMS) Mv = Humedad de suelo volumétrica (%) en la capa superior 0-3 cm o 0-10cm RMS =raíz cuadrática media de las elevaciones (medida de la rugosidad de la superficie) R = Coeficiente de regresión Valores predichos de Se observó una relación más intensa entre la retro reflexión difusa de las microondas y la humedad volimétrica de la capa superior (0-3 cm) del suelo. El valor del coeficiente de correlación aumento de 0.66 a 0.88 al incluir una corrección de primer orden en el ángulo de incidencia. Pultz, T.J., Y. Crevier, B. Brisco, R.J. Brown y Q.H.J. Gwyn, 1997.

9 Resultados de la regresión de banda-c (La retro-reflexión difusa contra la humedad de suelo de la superficie y la rugosidad) Datos de un difusómetro en tierra, del CCRS Polarización Tipo de modelo de Variables del modelo θ R* regresión HH Simple Humedad del suelo (0-2.5cm) 20º º No significativo Simple Rugosidad 20º 0.38 Múltiple Humedad del suelo y rugosidad 50º º º 0.93 VV Simple Humedad del suelo (0-2.5cm) 20º º 0.33 Simple Rugosidad 20º º 0.78 Múltiple Humedad del suelo y rugosidad 20º º 0.88 HV Simple Humedad del suelo (0-2.5cm) 20º º No significativo Simple Rugosidad 20º º 0.76 Múltiple Humedad del suelo y rugosidad 20º º 0.83 Fuente: McNairn et al., 1996 suelo sin vegetación *Significante a < 0.05

10 Gráfica de la humedad del suelo Configuraciones recomendables Ángulo de incidencia Los ángulos de incidencia menores minimizan las contribuciones de la rugosidad Cuando se combinan conjuntos de datos que se obtienen con ángulos de incidencia diferentes, se requiere un factor de corrección Modo de adquisición Modos Ancho, Estándar y Fino son los más apropiados para la información referente al campo ScanSAR proporciona estimaciones de humedad regional

11 Gráfica de la humedad del suelo Implicaciones para la adquisición de datos Tiempo Las condiciones de humedad del suelo son muy dinámicas y el tiempo oportuno de adquisición es muy importante, particularmente si se une a mediciones en el campo Las adquisiciones durante pasos ascendentes y descendentes tendrán condiciones diferentes de temperatura y de humedad Efectos ambientales Obtener datos del clima y del estado del tiempo para determinar las condiciones ambientales al momento de adquirir la imagen. No se puede medir el contenido de humedad en el suelo congelado, mediante microondas Profundidad de penetración de las microondas Depende de las condiciones de humedad y del ángulo de incidencia Es importante entender la profundidad de penetración para propósitos de creación de modelos

12 Cartografía de humedales La estructura de la parte superior de la vegetación es importante en la retro reflexión difusa El efecto de reflector angular entre el agua subyacente y la vegetación es importante en la identificación de humedales Los humedales... Mejoran la calidad del agua y la recarga de los mantos aquiferos subterráneos Sostienen un habitat de vida silvestre diversa y vegetación única Mantienen un sistema hidrológico balanceado Actúan como indicadores de la salud ambiental

13 Inundación del Río Mississippi 7 de Abril de 1998 RADARSAT F5F Ángulo de incidencia Ascendente Rio Ottawa Datos recibidos e interpretados por Centro Canadiense de Percepción Remota Procesado y distribuido por RADARSAT Internacional 1998 Agencia Espacial Canadiense

14 Cartografía de humedales Configuraciones recomendables Ángulo de incidencia Los ángulos asociados a las distancias medias en el alcance son los mejores para detectar con certeza las interacciones directas de la copa y las interacciones copa-agua Modo de acquisición La mayoría de los humedales sólo tienen cobertura local Los modos Estándar y Fino son los que proporcionan mejores detalles Implicaciones para la adquisición de datos Efectos ambientales La lluvia y el rocío afectan los valores absolutos de la retroreflexión difusa y pueden degradar significativamente el contraste entre los diversos reflectores de interés

15 Cartografía de inundaciones La reflección especular del agua produce regiones obscuras en la imagen de radar El efecto de reflectores angulares facilita la detección de la vegetación inundada Aplicaciones en el seguimiento de inundaciones Mapa de la extensión y duración de la inundación Determinación y seguimiento de inundaciones durante todo el periodo del evento Evaluación de daños causados por inundaciones Cartografía de vegetación inundada

16 Cartografía de inundaciones Configuraciones recomendables Modo de acquisición Ancho, Estándar o Fino para la cobertura de un área local ScanSAR para la cobertura regional Ángulo de incidencia Ángulos grandes proporcionan el mejor contraste entre la tierra y el agua (la superficie del agua se hace más especular y esos ángulos magnifican la rugosidad asociada a las superficies de tierra) Los ángulos intermedios representan un buen equilibrio para la cartografía de superficies y vegetación bajo inundaciones

17 Cartografía de inundaciones Configuraciones de Radar recomendables Tiempo Extremadamente crucial para la planeación de actividades de mitigación y los esfuerzos de ayuda Menos relevante para el refinamiento de modelos de predicción y evaluación de daños Efectos ambientales El viento puede incrementar la retro-reflexión difusa de las superficies inundadas debido a la amplificación de la rugosidad La nieve con agua (agua-nieve) aparece muy oscura y puede confundirse con áreas inundadas

18 Seguimiento de inundaciones Rio Rojo, Manitoba Primavera de de Marzo de de Abril de de Mayo de 1996 RADARSAT S1 ascendente 1996 Agencia Espacial Canadiense RADARSAT S1 descendente 1996 Agencia Espacial Canadiense RADARSAT S3 descendente A Durante la adquisición del 23 de marzo, el sitio estaba cubierto por una gruesa capa de nieve. La temperatura del aire se encontraba por debajo del punto de congelamiento creando condiciones de nieve seca, transparente para la microonda. Durante esta adquisición, el suelo también estaba congelado, lo que explica la falta de contraste entre las características de la imagen. Fuente: Pultz, T.J., Yves Crevier, B La combinación de precipitación de nieve por encima de lo normal y escurrimientos tardíos de primavera crearon condiciones óptimas para el desbordamiento del Río Rojo. La extensión de la inundación en las imágenes del 25 de abril y 9 de mayo se identifica por los tonos oscuros. Las características muy brillantes son clasificadas como vegetación sobresaliente a la inundación.

19 Seguimiento de inundaciones Rio Rojo, Manitoba Primavera de 1996 C Se creó una imagen de combinación de colores compuesta de las imágenes del 9 de mayo, 25 de abril y 23 de marzo. Esta combinación de colores de RADARSAT muestra la evolución de la inundación durante un periodo de dos semanas. Los tonos de azul oscuro son clasificados como el área común de inundación en las dos fechas. Las características rojas, localizadas al lado oeste del Río Rojo, son identificadas como el área de inundación en la primera fecha. Las superficies en azul/verde, al norte de Morris, son áreas inundadas sólo en la última fecha. El rectángulo amarillo es el poblado de Morris, protegido por un dique y localizado a unos 60 km al sur de Winnipeg. Este ejemplo demuestra el gran potencial de RADARSAT para la cartografía de la extensión de las inundaciones, evaluación de daños y seguimiento de la inundación. Fuente: Pultz, T.J., Yves Crevier, "Early Demonstration of Radarsat for Applications in Hydrology". Third International Workshop on Applications of Remote Sensing in Hydrology, Greenbelt, Maryland. October 16-18, pp

20 Delineación de la extensión del área cubierta de nieve utilizando datos de RADARSAT de fechas múltiples COBERTURA DE NIEVE SECA Imagen de RADARSAT-1 Fecha: 12 de Enero de 1996 Adquisición: 17:07 hora local Región: Ottawa, On. Canada Modo: ESTÁNDAR Haz: S7 Ángulo de Incidencia: Órbita: ASCENDENTE Imagen de RADARSAT-1 Fecha: 19 de Enero de 1996 Adquisición: 17:07 hora local Región: Ottawa, On. Canada Modo: ESTÁNDAR Haz: S6 Ángulo de Incidencia: Órbita: ASCENDENTE COBERTURA DE NIEVE HÚMEDA Agencia Espacial Canadiense Agencia Espacial Canadiense Laboratorio de Aplicaciones Hidrológicas Referencia: Pultz T. J. y Crevier Y., 1996 Estimation of Snow Areal Extent Using RADARSAT Data

21 Modelo hidrológico distribuido Se simular los precesos hidrológicos siguientes: Intercepción Precipitación Cobertura de nieve y nieve derretida Evapotranspiración Infiltración Flujos de agua subterránea Flujo interno y flujo base Enrutamiento en canales y sobre el terreno Almacenamiento de superficies PRECIPITACIÓN NIEVE EN EL TERRENO EVAPOTRANSPIRACIÓN FUNCIÓN DE PRODUCCIÓN Jobin, D.I., T.J.Pultz, "Assessment of three Distributed hydrological models for use with remotely sensed inputs". Third International Workshop on Applications of Remote Sensing in Hydrology, Greenbelt, Maryland. October 16-18, pp FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA Modelo HYDROTELdesarrollado en el Instituto de la Investigación Cientifica del Agua, Quebec

22 Modelos hidrológicos distribuidos Los modelos distribuidos utilizan elementos finitos para representar conceptualmente los sistemas físicos. Se utilizan también en otras disciplinas relacionadas con los recursos hídricos (modelos atmosféricos, hidraúlicos). La capacidad de escalamiento y de integración de sistemas (ecológicos), maxima el contenido de información de los conjuntos de datos distribuidos espacialmente.

23 Hidrología Recomendaciones para el uso de RADARSAT Aplicación Modos y ángulos de Incidencia Preferibles Ventajas Desventajas Humedad del suelo S1 / S2 (<30 o ) Secuencia de tiempo, relación lineal Calibración; Vegetación y rugosidad Cobertura del terreno y humedales Moderato a grande Buena diferenciación de las clases de cobertura del terreno en imágenes nivel 1 Díficil diferenciación de las clases de cobertura del terreno en nivel 2 (la combinación con datos ópticos mejora los resultados) Cartografía de inundaciones Dependiante del tiempo Secuencia de tiempo; Agua Especular; Vegetación inundada; Sensibilidad Viento (débil) Vegetación (Inclinado) Cartografía de la nieve pequeños (Nieve húmeda) Grande (Nieve seca) Secuencia de tiempo Temperatura