Detección y mapeo de sequía utilizando imágenes ópticas y SAR

1 Julio 2021 - Google Meet | UNC Estudiantes

Defensa de tesis para optar al grado de Magíster en Aplicaciones de Información Espacial | Ing. Agr. Santiago BUSTOS REVOL

Director: Mgter. Ignacio Gastón PASCUAL (CONAE)

Tribunal Especial:

Dr. Matias Ernesto BARBER (IAFE)

Dr. Walter Fabián SIONE (UADER)

Dr. Andrés Alberto BARREA (FAMAF)

Día y hora: jueves 01 de julio e 2021 - 15:00 hs

Lugar: enlace de meet

Resumen: En este trabajo se utilizó el algoritmo SVR a escala local para medir la performance en la estimación de la humedad de suelo a partir de imágenes SAR principalmente, aunque también se utilizaron otras fuentes de información complementaria como: temperatura y precipitaciones (extraídas de una estación meteorológica local), datos de NDVI (extraídos de sensores ópticos como Sentinel-2), índices de sequía como PDSI y de vegetación como VCI (este último fue extraído a partir de imágenes MODIS). El objetivo fue comprobar si existió algún tipo de déficit hídrico detectado con imágenes SAR, que pudiera haber afectado a los cultivos agrícolas en la zona de Bell Ville-Monte Buey en la campaña agrícola 2017/18. Los resultados del coeficiente de determinación no superaron valores de 0.5 a pesar de haber utilizado variables complementarias que aportaron información para explicar la humedad del suelo y la influencia de la vegetación en ella. Se concluyó que no es adecuado la utilización del algoritmo SVR para recuperar la humedad de suelo a partir de sensores banda C con las polarizaciones VH y VV sobre lotes agrícolas en el área estudiada. Por otro lado se realizaron mapas de déficit hídrico donde se identificaron cuáles son las posibles áreas bajo régimen de sequía, cual fue su intensidad, su duración y como fue la dinámica de la sequía en el tiempo. Además fue factible calcular la superficie bajo estrés en cada fecha de manera general y discriminando por intensidad del estrés (déficit hídrico leve, moderado o severo). La confiabilidad de los resultados podría incrementarse a medida que aumente la duración de la serie.