Determinación de la humedad de suelo mediante regresión lineal múltiple con datos TerraSAR-X - García, Gabriel Agustin (2016)
Los primeros 5 centímetros del suelo forman una interfaz donde se producen los principales intercambios de flujos de calor entre la superficie terrestre y la atmósfera. La teledetección ha demostrado ser una excelente fuente de datos espacial y temporalmente distribuidos de las características sobresalientes de la superficie terrestre. Los sensores de microondas activos (SAR) ofrecen la posibilidad de monitorizar la humedad de suelo (HS) a escala global, regional y local, mediante la modelación de los procesos involucrados. Comúnmente, estos modelos se basan en la física de la retrodispersión de las ondas SAR, muy afectadas por las propiedades del suelo. Hasta el presente se han desarrollado muchas metodologías que estiman HS a partir de técnicas estadísticas tales como redes neuronales, métodos de inversión y modelos de regresión. Estudios recientes han demostrado que las técnicas simples de regresión múltiple arrojan resultados aceptables. Las variables implicadas en estas metodologías son descriptivas de las estructura del suelo, características de las microondas y cobertura del suelo. Por esto, en este trabajo se propone desarrollar un modelo de regresión lineal múltiple para estimar HS en zonas de llanura combinando datos de la misión satelital TerraSAR-X y datos de una estación meteorológica. La modelación propuesta involucra las variables hidrológicas que caracterizan las zonas de llanura, donde los movimientos verticales de agua en el suelo predominan sobre el escurrimiento horizontal. Los resultados obtenidos muestran que la selección a priori de las variables a involucrar es clave para determinar la variabilidad de HS en llanuras.