Aplicaciones de datos SAR para el estudio de la vegetación del bosque serrano afectada por incendios

• Autores: Garay, Cynthia Gisela
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Pons Daher, Diego Hernán; Doblas Prieto, Juan
• Materia: Computación aplicada; Informática en agricultura; Bosque; Fuego; Procesamiento en la nube; Incendios; Applied computing; Computers in other domains Agriculture; SAR; Forests; Fire; Cloud processing
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Magister en aplicaciones de información espacial)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2021.
Maestría conjunta entre FAMAF y el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich" CONAE/UNC.
Fil: Garay, Cynthia Gisela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Garay, Cynthia Gisela. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina.
En la actualidad, existen muchas conjeturas sobre la utilidad de los datos SAR de banda C para estudio de áreas quemadas en ambientes forestales. Se han realizado muchas pruebas para analizar las variaciones en las imágenes asociadas a los incendios forestales sobre la región boreal y la selva tropical. Sin embargo, no se han publicado estudios sobre la aplicabilidad de las imágenes SAR adquiridas para los bosques áridos y semi-áridos. Los incendios en la provincia de Córdoba, Argentina, son considerados como una problemática ambiental importante dado el estado crítico de conservación del escaso remanente de vegetación nativa que queda en todo el territorio provincial. Este trabajo se centró en caracterizar la vegetación del bosque serrano afectado por un incendio mediante el análisis de datos SAR en La Población, Córdoba. Las preguntas que orientaron este estudio fueron ¿se pueden aplicar datos SAR para el estudio de vegetación típica de la región semi-árida?, ¿es posible diferenciar tipos de estructuras vegetales con estos datos?, ¿es posible detectar cambios dados por incendios de vegetación mediante los datos SAR? ¿se pueden interpretar correctamente estos datos cuando la respuesta proviene de áreas con pendiente?. A partir de 50 muestras tomadas sobre un mapa de coberturas de la provincia de Córdoba se construyeron series temporales SAR, expresadas en valores de retrodispersión (γ 0 ) en el tiempo comprendido entre Abril/2018 y Abril/2019. Se estudió la dinámica de las coberturas vegetales o tipos fisonómicos: Monte, Arbustales y Matorrales y Pastizales. Estos datos provienen del radar de apertura sintética en banda C Sentinel-1B. Con el fin puesto en estudiar la aplicabilidad de estos datos para el monitoreo de la vegetación en un área del Valle de Traslasierra, la metodología para la construcción de las series temporales en este trabajo fue desarrollada y adaptada en una plataforma de geoprocesamiento en la nube, con código abierto. Se consideró de manera particular el ángulo de incidencia local de las imágenes Sentinel-1B utilizadas por tratarse de un área de montaña, para las cuales se calcularon los valores de retrodispersión gamma nought (γ 0 ). Asimismo, la constante dieléctrica fue un factor clave a considerar por generar aumentos en el retorno de la onda, por lo que las series temporales de precipitaciones diarias y humedad de suelo son consideradas en este análisis. Para estudiar el efecto del fuego sobre la vegetación, se seleccionaron datos SAR tres meses antes y después de la fecha en que se registró un incendio, encontrando que la media y la desviación estándar permiten la separabilidad entre los tipos fisonómicos estudiados. Luego, se analizaron las series temporales de las cubiertas vegetales mediante el Índice de Disimilitud (D) y el Análisis Discriminante (AD). Los resultados muestran que el índice D podría ser capaz de distinguir a priori la cubierta Monte en relación a las otras dos, donde los valores de su comportamiento tienen mayor cercanía. El Análisis Discriminante aplicado a la series temporales (descontando los datos cercanos a la fecha del incendio) permitió describir algebráicamente las relaciones entre las coberturas vegetales y agruparlas, determinando que la desviación estándar y el coeficiente de variación son las variables con mayor capacidad discriminante. Se espera que el esfuerzo centrado en el desarrollo metodológico de los algoritmos en la etapa del preprocesamiento de los datos SAR pueda ser una contribución técnica para los usuarios finales.
Fil: Garay, Cynthia Gisela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Garay, Cynthia Gisela. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina.