Cartografía de áreas agrícolas inundadas ante un evento climático extremo utilizando imágenes satelitales SAR

Graciani, Silvio Daniel. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Departamento de Agrimensura; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Graciani, Silvio Daniel
Otros Autores: Brogioni, Marco
Formato: Tesis Doctoral Aceptado doctoralThesis
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca 2023
Materias:
cartografía
inundaciones
imágenes satelitales
Acceso en línea:https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/821
Aporte de:
RIAA - Repositorio Institucional de Acceso Abierto (FTyCA-UNCA) de Universidad Nacional de Catamarca
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spelling I80-R217-123456789-8212024-10-23T00:05:02Z Cartografía de áreas agrícolas inundadas ante un evento climático extremo utilizando imágenes satelitales SAR Graciani, Silvio Daniel Brogioni, Marco cartografía inundaciones imágenes satelitales Graciani, Silvio Daniel. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Departamento de Agrimensura; Argentina. El principal objetivo de esta investigación es contribuir a la determinación de las superficies inundadas, particularmente las que están cubiertas con vegetación, en áreas de llanura durante un evento climático extremo, a través de la utilización de imágenes satelitales Radar de Abertura Sintética (SAR). Por este motivo se analizan varios métodos de clasificación para evaluar sus performances y producir un algoritmo qu e pueda extraer las áreas inundadas El caso de estudio es un sector de la cuenca superior del Arroyo Cululú, localizada en el Departamento Castellanos en la Provincia de Santa Fe Argentina (31º 10´ de latitud Sur y 61º 50´ de longitud Oeste). Para tal fin se compararon y validaron ocho algoritmos aplicados sobre imágenes SAR del satélite Sentinel 1B, banda C y polarización VV VH. Para esto, se utilizaron los indicadores derivados de la aplicación de la matriz de error, obteniéndose un índice de fiabilidad global del 83 4 % para el algoritmo seleccionado denominado Mix to . El mismo presenta como principales ventajas: simplicidad y rapidez, desde el punto de vista computacional; la explotación de los conjuntos de datos de observación de la tierra (Big Data EO); la fácil selección de umbrales y la capacidad para delimitar tanto las áreas rurales inundadas con agua “libre”, sin obstrucciones, como las cubiertas por ciertos cultivos (tal el caso del maíz). Por último, se puede indicar que el algoritmo permite generar los mapas temáticos de inundación a través de la aplicación de un procedimiento sencillo de cuatro pasos, que utiliza como insumo básico un a imagen SAR de descarga gratuita y se ejecuta a través de un programa de acceso libre. Siendo, por lo tanto, recomendado para su utilización por parte de las diversas instituciones del estado provincial que intervienen ante tales situaciones de emergencia hídrica. 2023-08-07T21:33:24Z 2023-08-07T21:33:24Z 2022 Tesis Doctoral Aceptado doctoralThesis https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/821 spa Acceso Abierto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es application/pdf ARG Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca Doctorado en Agrimensura. Universidad Nacional de Catamarca Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas
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