Análisis de series temporales de DInSaR en el sur de los Andes Colombianos

• Autores: Rosero Legarda, Jorge Andrés
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Euillades, Leonardo Daniel; Carignano, Claudio Alejandro
• Materia: Geofísica e investigación medioambiental; Deslizamientos; Interferometría SAR; Series temporales; Teledetección; SAOCOM; Banda L; Geophysics and environmental research; Landslides; Remote sensing
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Magister en aplicaciones de información espacial)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2025.
Maestría conjunta con el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"-CONAE.
Fil: Rosero Legarda, Jorge Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Rosero Legarda, Jorge Andrés. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina.
El departamento de Nariño es propenso a deslizamientos por factores como clima, relieve y geología. Para su monitoreo, se propone usar teledetección con imágenes SAR, que superan la limitación de nubes de los sensores pasivos. Debido a la vegetación, se solicitan y emplean imágenes SAOCOM (banda L), adecuadas para implementar la técnica DInSAR en terrenos vegetados. Se usaron Modelos Digitales de Elevación de libre disponibilidad (SRTM y Copernicus), siendo este último más preciso. Con el algoritmo SBAS se generaron series temporales de deformación en órbitas ascendente y descendente. Se identificaron deslizamientos del terreno, destacando “El Zanjón”, por su alta velocidad de desplazamiento (hasta ±85 cm/año), se correlacionó con lluvias, y se realizó una descomposición bidimensional para observar el comportamiento de las componentes verticales y horizontales.
The department of Nariño is prone to landslides due to factors such as climate, terrain, and geology. For its monitoring, it is proposed to use remote sensing with SAR images, which overcome the cloud cover limitations of passive sensors. Because of the vegetation, SAOCOM (L-band) images were requested and used, as they are suitable for implementing the DInSAR technique in vegetated areas. Freely available DEM’s (SRTM and Copernicus) were used, with the latter being more accurate. Using the SBAS algorithm, time series of deformation were generated for both ascending and descending orbits. Ground landslides were identified, highlighting “El Zanjón” due to its high displacement rate (up to ±85 cm/year); its movement was correlated with rainfall, and a two-dimensional decomposition was performed to observe the behavior of both vertical and horizontal components.
Fil: Rosero Legarda, Jorge Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Rosero Legarda, Jorge Andrés. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina.