Desarrollo de un sistema operativo para el cálculo de índices de sequía basados en información espacial

• Autores: Fonnegra Mora, Diana Carolina
• Año de publicación: 2017
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Scavuzzo, Carlos Marcelo, dir.; Andreo, Verónica Carolina, co dir.
• Materia: Software de código abierto; Sistemas operativos; Open source software; Operating systems; Sequía; Vegetación; Precipitación; Automatización; NDDI; NDWI; NDVI; SPI; web-GIS; Drought; Vegetation; Precipitation; Automation
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017.
Maestría conjunta con el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"-CONAE.
La presente tesis se basa en la construcción de un sistema operativo para el cálculo de índices de sequía basados en información espacial, que representan el estado actual de este fenómeno en Argentina y Colombia. Para ello, se integraron y automatizaron rutinas de código abierto que permiten obtener índices meteorológicos (precipitación) - biofísicos (condiciones de la vegetación) y ponen a disposición mapas de las condiciones de sequía. Para evaluar las condiciones de la vegetación se usaron indicadores de fácil aplicación como: el Normalized Difference Drought Index (NDDI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) (permiten evaluar la salud, humedad y verdor en la vegetación para extensas áreas) aplicados a productos MODIS. En el caso de la precipitación, se empleó el Indice de Precipitación Estandarizada (SPI) (reconocido Organización Meteorológica Mundial (OMM) como punto de partida para la vigilancia y diagnostico a la existencia de sequía meteorológica (Svoboda et al., 2016)) y fue aplicado a productos de los sensores: Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) y Global Precipitation Measurement (GPM). La información se procesó haciendo uso de recursos Open-Source (Geographic Resources Analysis Support System (GRASS) GIS, Python) y la publicación de los resultados se realizó en un web-GIS, creado a partir del software OpenGeo Suite, al cual se le adaptaron complementos visuales e interactivos (perfiles y animación), con el fin de mejorar la experiencia y comprensión de los usuarios en la interpretación de los resultados. Por otra parte, para los indicadores biofísicos, se elaboraron un total de 72 productos (36 por país) de tipo histórico (desde 2004 hasta 2015) usando MOD13Q1. Asimismo, se generaron productos de tipo diario para el NDDI empleando MOD13Q4N. Finalmente, se obtuvieron productos de SPI (calculado para una serie de datos 3B42RT e IMERG-Late, desde 2004) que se actualizan cada mes, para cuatro escalas temporales (mes, trimestre, semestre, año) que expresan las condiciones de sequía a corto, mediano y largo plazo.
This thesis is based on the construction of an operating system for the calculation of drought indices based on spatial information, which represent the current state of this phenomenon in Argentina and Colombia. To do this, open source routines were integrated and automated to obtain weather indexes (precipitation) - biophysical (vegetation conditions) and put maps of drought conditions available. In order to evaluate the conditions of the vegetation, easy-to-use indicators were used, such as: NDDI, NDWI, NDVI (they allow to evaluate the health, humidity and greenness of vegetation for large areas) applied to MODIS products. In the case of precipitation, SPI was used (recognized by OMM as a starting point for monitoring and diagnosing the existence of meteorological drought (Svoboda et al., 2016)), applied to sensor products: TRMM & GPM. The information was processed making use of Open-Source resources (GRASS GIS, Python) and the publication of the results was done in a web-GIS, created from the OpenGeo Suite software, to which visual and interactive complements (profiles and animation), in order to improve the experience and understanding of the users in the interpretation of the results. On the other hand, for the biophysical indicators, a total of 72 products were produced (36 per country) of historical type (from 2004 to 2015) using MOD13Q1. Likewise, daily type products were generated for the NDDI using MOD13Q4N. Finally, SPI products were obtained (calculated for a series of data 3B42RT and IMERG-Late, since 2004) that are updated each month, for four time scales (month, quarter, semester, year) that express short, medium and long-term drought conditions.