Estimation of the flooded area over the pantanal, a South American floodplain, using modis data

• Autores: Schrapffer, Anthony; Cappelletti, Lucía María; Sörensson, Anna
• Año de publicación: 2022
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Floodplains; Remote sensing; Flood detection; Pantanal; MODIS
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Tropical floodplains, such as Pantanal in Central South America, are important features for land-atmosphere interactions. Schemes to account for floodplains should therefore be included in Earth System Models, but this requires observations of flooded area for validation. Satellite data is a possible solution to estimate the flooded area but it is important to evaluate the different flood detection algorithms available in order to use the most efficient for the region. This work explores different methods to estimate the flooded area from the MODIS MOD09A1 satellite surface reflectance product using spectral indexes (mNDWI, NDMI, NDMI-NDVI) to detect the presence of water. We include the traditional threshold-based methods but also some unsupervised classification methods such as the k-means and the Principal Component Analysis applied on the water-related spectral indexes. The calibration and validation of these methods are based on the hydrological knowledge of the region, coming from land surface models, river discharge observation and from previous satellite estimations of the flooded area. The NDMI index seems too sensible to the vegetation which leads to error in the estimation of the flooded area. The other methods were spatially and temporally consistent with previous studies over the Pantanal.
Las llanuras aluviales tropicales, como el Pantanal en el centro de América del Sur, son características importantes para las interacciones tierra-atmósfera. Por lo tanto, los esquemas para dar cuenta de las llanuras aluviales deberían incluirse en los modelos del sistema terrestre, pero esto requiere observaciones del área inundada para su validación. Los datos satelitales son una posible solución para estimar el área inundada, pero es importante evaluar los diferentes algoritmos de detección de inundaciones disponibles para utilizar el más eficiente para la región. Este trabajo explora diferentes métodos para estimar el área inundada a partir del producto de reflectancia de superficie del satélite MODIS MOD09A1 utilizando índices espectrales (mNDWI, NDMI, NDMI-NDVI) para detectar la presencia de agua. Incluimos los métodos tradicionales basados ​​en umbrales, pero también algunos métodos de clasificación no supervisados, como las k-medias y el Análisis de Componentes Principales aplicados a los índices espectrales relacionados con el agua. La calibración y validación de estos métodos se basan en el conocimiento hidrológico de la región, proveniente de modelos de superficie terrestre, observación de caudales de ríos y de estimaciones satelitales previas del área inundada. El índice NDMI parece demasiado sensible a la vegetación, lo que induce a errores en la estimación de la superficie inundada. Los otros métodos fueron espacial y temporalmente consistentes con estudios previos sobre el Pantanal.
Fil: Schrapffer, Anthony. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina
Fil: Cappelletti, Lucía María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina
Fil: Sörensson, Anna. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina