lunes, 27 de marzo de 2017

RADAR SENTINEL-1: EVALUACIÓN PRELIMINAR DEL IMPACTO DEL NIÑO COSTERO EN PERÚ (PARTE II)

Los efectos de El Niño costero continúan sintiéndose en la costa norte del Perú. El último desborde del río Piura del 26-27 de marzo del 2017, ratifica la necesidad de empezar a inculcar una verdadera cultura de la prevención de riesgos mayores, así como de implementar políticas de largo plazo que permitan no sólo la adecuada construcción de infraestructura, sino también de mecanismos para el monitoreo y gestión de estos riesgos, como por ejemplo, el uso de imágenes de radar SAR, más aún cuando a la fecha existe un mayor acceso a este tipo de información (e.g. Sentinel-1A y Sentinel-1B).

Figura N°1: Análisis de Cambios a partir de data SAR Sentinel-1B (12-dic-2016) y Sentinel-1A (26-mar-2017). La crecida de los ríos (Chira y Piura) y las áreas inundadas aparecen en color rojo intenso. Fuente: Elaboración propia a partir de data Sentinel-1. Cortesía del Programa Copérnico/ESA.

¿El Niño costero o una anomalía más?

Si bien aún no existe un consenso general por la comunidad científica internacional para denominar al evento climático que viene afectando las zonas costeras de Perú y Ecuador como El Niño costero, término definido y empleado por el ENFEN (Estudio Nacional del Fenómeno del Niño) en Perú, en lo que si se tiene un consenso es en lo focalizado y anómalo de este evento que ha dejado sorprendido a más de un especialista en el tema.

No obstante, es necesario resaltar que además del ENFEN, este término también ha sido referido previamente por la Organización Mundial de Meteorología (WMO, por sus siglas en inglés) en un reporte de febrero pasado, en la cual señalaba que como consecuencia del aumento de las Temperaturas de la Superficie del Mar (TSM) a finales del mes de enero, frente a las costas de Perú y Ecuador (extremo este del Pacífico tropical), en 1,5 °C o más por encima de la media, se había generado un fenómeno focalizado en esta zona ("un episodio El Niño de características costeras").

¿ Cuál es el estado de El Niño costero (al 27 de marzo del 2017)?


El Vídeo N° 1 presenta la evolución de las anomalías  de la Temperatura Superficial del Mar (TSM) entre el 02 enero del 2017 al 27 de marzo del 2017 (reportado por la NOAA/NESDIS), cerca a las costas de Sudamérica, permitiendo observar que el proceso de calentamiento del mar aún continúa. En ese sentido, el último reporte del CIIFEN (Centro Internacional para la Investigación del Fenómeno de El Niño), ha pronosticado que las lluvias probablemente continuarán entre marzo y mayo de este año.

Esta evolución del calentamiento (representado por coloraciones anaranjadas y rojas en el vídeo N°1) en un lapso de pocas semanas frente a la costa Peruana sorprende por su rapidez y su concentración hacia el norte. Ello se debe principalmente a condiciones atmosféricas atípicas (formación de una banda secundaria de la Zona de Convergencia Intertropical - ZCIT) y al debilitamiento de los vientos alisios (de sur a norte).

A inicios del otoño 2017, estas anomalías alcanzaron 10.23°C por encima de lo normal frente a las costas de Lambayeque. Todas estas condiciones atípicas ocurriendo durante el periodo de lluvias de la Costa Peruana (diciembre a abril todos los años), ha sido lastimosamente el cóctel ideal para exacerbar las precipitaciones y llevarlas al extremo histórico en algunas localidades.

Vídeo N° 1: Evolución de las Anomalías de la Temperatura Superficial del Mar entre el 02 de enero y 27 de marzo del 2017. Fuente: Elaboración propia a partir de Datos reportado por la NOAA/NEDIS.

Algo que es necesario resaltar es que se cree que estas condiciones oceanográficas y atmosféricas previamente detalladas ocurrieron de forma similar en 1925 y en 1891. 

Por este motivo, este evento El Niño costero, con las características e intensidad que viene presentando, es un fenómeno raro, casi no estudiado y que representa un reto para la comunidad científica internacional y en especial en países como Perú y Ecuador, donde sus efectos son percibidos directamente, sin mayor alcance a otras zonas del globo como lo hacen otros tipo de eventos El Niño. 

No se debe de olvidar que este evento de El Niño costero 2017 es de categoría moderada y que ya han ocurrido otros Niños costeros de categoría fuerte (como el acontecido desde abril 2015 a junio 2016), pero sin los estragos que se ven ahora. 

Ello demuestra que las condiciones atmosféricas y oceanográficas en cada El Niño son muy diferentes, así como su impacto en las lluvias y caudales en los ríos.

¡La Laguna La Niña volvió a aparecer!

La laguna La Niña se forma sólo en condiciones de El Niño con precipitaciones extremas (ejemplo: 1998, y ahora último, 2017), a raíz del desembalse de las lagunas/humedales San Ramón y Ñapique causado por el aporte de los ríos Motupe, Piura y Cascajal desde 1998. Dicho volumen de agua alcanza la depresión de Bayóvar. Vale recordar que esta depresión (37 metros bajo el nivel del mar), la tercera depresión más profunda del continente sudamericano y dentro de las 15 depresiones más importantes del planeta, razón por la cual la formación de la laguna y su permanencia durante meses, no representa un hecho fortuito.

La Figura N° 2 presenta un análisis comparativo entre las imágenes Sentinel-2A (imágenes multiespectrales) adquiridas el 08 de diciembre del 2016 y el 18 de marzo del 2017 y en las que es posible diferenciar parcialmente, la aparición de la Laguna La Niña hacia el segundo periodo evaluado.

La imagen del 18 de marzo del 2017 (Figura N°2) permite observar también la enorme limitación del uso de este tipo de imágenes (multiespectrales), en comparación con imágenes de radar, para el monitoreo y gestión de riesgos naturales, algo que si bien es ampliamente entendido y conocido por la comunidad internacional especializada en Teledetección, no obstante, viene siendo muy  poco utilizada a nivel local.

Figura N°2: Formación de la Laguna La Niña. Análisis comparativo de imágenes Sentinel-2A del 08 de diciembre del 2016 y 18 de marzo del 2017. Fuente: Cortesía del Programa Copérnico (ESA).

La Figura N°3 presenta la Laguna La Niña (en color azul), observada el 23 de marzo del 2017 en una imagen radar Sentinel-1B Polarimetría Dual y la comparación con la última aparición registrada en El Niño de 1998 por el satélite Landsat-5-TM (multiespectral), ambas casi en igual extensión.

Figura N°3: Formación de la Laguna La Niña (color azul) observado en una imagen radar Sentinel-1B Polarimetría Dual del 23 de marzo del 2017. Fuente: Elaboración propia a partir de data Sentinel-1. Cortesía del Programa Copérnico/ESA.

IMPACTO DEL NIÑO COSTERO EN LA CUENCA DEL RÍO PIURA

La cuenca del río Piura ha venido siendo afectada por intensas lluvias desde finales del mes de enero del 2017.

El Vídeo N° 2, presenta una serie temporal del Cuenca del río Piura, elaborada a partir de imágenes de radar Sentinel-1 del 26 de diciembre del 2016 al 26 de marzo del 2017.

En ella es factible observar el incremento progresivo del caudal del río Piura (en color negro) a partir del 12 de febrero, alcanzado valores elevados la segunda quincena del mes de marzo.
La imagen del 26 de marzo, permite observar el desbordamiento del río Piura.

Vídeo N° 2: Impacto del Niño costero en la Cuenca del Piura - Serie temporal de data SAR Sentinel-1 del 26 de diciembre del 2016 al 26 de marzo del 207.Fuente: Elaboración propia a partir de Datos Sentinel-1. Cortesía del Programa Copérnico/ESA.

La Figura N° 4 presente el análisis de cambio entre las imágenes SAR adquiridas entre el 26 de diciembre del 2016 y el 26 de marzo. Las manchas en color rojo intenso, resaltan las áreas de cambio (como áreas inundadas y los cauces de los ríos Chira y Piura), los cuales permiten observan la magnitud del impacto de este último desbordamiento.

Es importante resaltar que la última imagen de radar empleada en el presente análisis, provino del Sentinel-1A (26/03/17), la cual combinada con la data de su gemelo Sentinel-1B (20/03/17) han permitido realizar probablemente uno de los primeros análisis con data SAR sobre Perú y el actual impacto de El Niño costero, con una cobertura temporal de 6 días.

En opinión de quien escribe, este debería de ser el esquema de trabajo en materia de monitoreo de riesgos mayores, especialmente para eventos fácilmente detectables por la data radar, como son: las inundaciones y desbordamientos. 

Figura N°4: Análisis de Cambios a partir de data SAR Sentinel-1B (12-dic-2016) y Sentinel-1A (26-mar-2017). La crecida de los ríos (Chira y Piura) y las áreas inundadas aparecen en color rojo intenso. Fuente: Elaboración propia a partir de data Sentinel-1. Cortesía del Programa Copérnico/ESA.

Termino este post parafraseando una reflexión del especialista Pedro Rau, referente a las razones subyacentes de este último desborde del río de Piura luego de alcanzar un caudal aproximado de 3,000 m3/s, el cual sin embargo, se encuentra aún por debajo del caudal máximo de 4,424 m3/s registrado durante el fenómeno El Niño de 1998. Entonces: ¿Cómo se explica que [este desborde del río Piura] superó las defensas y puentes, inundando una ciudad de medio millón de habitantes? (ver Figura N° 5)

Figura N°5: Desborde del Rio Piura del 27 de marzo del 2017. Foto de la Urbanización Miraflores, Castilla - Piura. Fuente: https://twitter.com/nandoperu.

AGRADECIMIENTOS


Extiendo unos agradecimientos especiales al especialista Pedro Rau (http://pedrorau.blogspot.com) por su contribución con algunos comentarios sobre El Niño Costero.

Se agradecerá hacer llegar sus comentarios y/o sugerencias a través del grupo GEOINFORMACIÓN SIG & TELEDETECCIÓN.


LUCIO V.
Especialista en Geoinformación y
Estudios Ambientales

E-mail: luciovilla60@gmail.com
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CITACIÓN SUGERIDA PARA LA ENTRADA DE ESTE BLOG:

Villa, L. (27 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte II). [Mensaje en un blog]. Recuperado de: http://luciovilla.blogspot.pe/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar_27.html

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viernes, 17 de marzo de 2017

RADAR SENTINEL-1: EVALUACIÓN PRELIMINAR DEL IMPACTO DEL NIÑO COSTERO EN PERÚ (PARTE I)

En momentos que aluviones (huaycos) e inundaciones producto de las intensas lluvias, generadas por lo que se denomina un "Niño Costero", viene golpeando fuertemente la costa centro y norte del Perú, con importantes daños materiales y la lamentable pérdida de vidas humanas, considero necesario aprovechar este espacio para compartir un primer análisis del impacto.

Figura N°1 Inundación de las Ciudades de Chiclayo y Lambayeque por efecto de Niño Costero. Imagen Sentinel-1B Polarización Dual del 15 de marzo del 2017 (cuerpos de agua y zonas inundadas en tonos azules). Fuente: Cortesía del Programa Copérnico (ESA)

¿Qué es El Niño costero?


El Niño (llamado también ENSO, acrónimo de El Niño Southern Oscillation), es un fenómeno climatológico, con consecuencias a nivel global, producido por el debilitamiento de los vientos alisios. 

Estos vientos son los responsables de impulsar las aguas cálidas hacia el noreste (en el hemisferio sur) y suroeste (en el hemisferio norte), lo cual produce un afloramiento de aguas frías de la profundidad y evita que la temperatura del mar se eleve demasiado. En consecuencia, cuando estos vientos se debilitan, este proceso deja de funcionar y la temperatura del mar comienza a elevarse, lo cual intensifica los procesos de evaporación y precipitación en zonas como el centro y norte del Perú y sequías en zonas como Australia.

El Niño Costero, es un término definido y empleado por el EFEN (Estudio Nacional del Fenómeno del Niño), para describir un ENSO que involucra un calentamiento focalizado de las aguas costeras de Perú y Ecuador. Es de hecho, un evento anómalo y por el momento difícil de predecir, pero cuyas consecuencias, pueden ser similares a las de un evento El Niño, con la probabilidad de generar también un incremento en la precipitación y con ello, desencadenar inundaciones y aluviones (huaycos).

Figura N°2: Comparación de la anomalía de la Temperatura de Superficie del Mar (en °C), del 01 de febrero del 2017 (superior)  y del 16 de marzo del 2017 (inferior). Fuente: Office of Satellite and Product Operations (NOAA).

El siguiente documento detalla un histórico de las ocurrencias de este tipo de eventos: Definición Operacional de los Eventos del Niño y la Niña y sus magnitudes en la Costa del Perú (EFEN, 2012).

Impacto del Niño costero en la Región Lambayeque

La Figura N°3 presenta una serie temporal de imágenes de radar Sentinel-1B el cual permite visualizar el impacto de las inundaciones en la Región Lambayeque como consecuencia de las intensas lluvias que vienen afectando esta región producto del Niño Costero. Las áreas inundades y los cuerpos de agua aparecen en tonos azules.


Figura N°3: Serie temporal de imágenes Sentinel-1B Polarización Dual, que presentan el impacto por inundación producto de las intensas lluvias registradas en la zona, como consecuencia de El Niño costero. Fuente: Programa Copernico (ESA).

Concluyo este breve post, invitando a la siguiente reflexión. 

Este tipo de eventos climatológicos han estado impactando el territorio peruano desde tiempos inmemoriables. De hecho, se tiene muchas evidencias que un evento similar condujo a su final a la cultura Mochica en el siglo VII.

Si catorce siglos después, siguen causando estragos en nuestra sociedad es que algo realmente no estamos haciendo bien.

Aprovecho este post para expresar mi solidaridad con mis compatriotas del norte peruano.

Nota: Se invita, a los interesados, a descargar los archivos vectoriales elaborados para el presente post (en formato *.kmz) desde los siguientes links:

  Sentinel-1B_Lambayeque_21-dic-2016
  Sentinel-1B_Lambayeque_07-feb-2017
  Sentinel-1B_Lambayeque_15-mar-2017

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LUCIO V.
Especialista en Geoinformación y
Estudios Ambientales

E-mail: luciovilla60@gmail.com
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CITACIÓN SUGERIDA PARA LA ENTRADA DE ESTE BLOG:

Villa, L. (17 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte I). [Mensaje en un blog]. Recuperado de: http://luciovilla.blogspot.pe/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar.html

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miércoles, 25 de enero de 2017

RADAR SENTINEL-1 APLICADO AL MONITOREO Y GESTIÓN DE RIESGOS MAYORES: VOLCANES (PARTE II)

El 13 de noviembre de 1985, la ciudad de Armero sufrió los embates de un lahar (flujo de lodo de origen volcánico), producto de la erupción del volcán del nevado Ruíz, el cual trajo como consecuencia, cuantiosas pérdidas materiales y de vidas humanas. Por supuesto, no sería la primera vez que un evento de esta naturaleza origine desastres de grandes magnitudes en el mundo.

 

Si bien es cierto, aún no se puede llegar a predecir con certeza absoluta las erupciones volcánicas, dada la particularidad que cada volcán tiene, no obstante, hoy en día es posible realizar un adecuado monitoreo y gestión de los riesgos asociados a este tipo de riesgo, antes y después de la ocurrencia de las erupciones, a través de diversas técnicas como la medición de gases y la evaluación de la deformación del terreno, siendo este último posible, además del empleo de estaciones GPS, a través de imágenes de radar (SAR), gracias a la técnica de  la interferometría radar (InSAR). 


Figura N°1: Impacto del lahar del 13 de noviembre de 1985 (el área impactada se observa en la imagen del 17 de noviembre de 1985 en tonos morados), producto de la erupción del volcán del Nevado Ruíz, sobre Armero.
(Fuente: Elaboración propia a partir de imágenes Landsat TM. Cortesía de la USGS)

Nota: A lo largo del desarrollo de este post, se buscará explicar, de forma didáctica y sencilla, el principio de funcionamiento y aplicación de la técnica conocida como interferometría radar (InSAR), para lo cual, se simplificarán algunos conceptos y definiciones, que normalmente involucrarían un mayor soporte teórico-práctico para su correcta utilización, así como un trabajo conjunto con datos recolectados en campo.

FENÓMENO DE INTERFERENCIA DE ONDAS

Cuando uno arroja una piedra en el agua, es posible observar la generación de ondas cocéntricas. Si se arrojan dos piedras en lugares continuos, se generan dos grupos de ondas, las cuales interaccionan entre sí, dado que no tienen un mismo punto de origen, generando patrones similares a los que se presenta en la figura siguiente, lo cual se conoce como desfase

Figura N°2: Simulación del fenómeno de interferencia de ondas 
(Fuente: Edumedia). 

Este fenómeno de fusión (interacción) de dos o más ondas, la cual genera picos altos y picos bajos, se conoce como interferencia y de la misma forma que afecta a las ondas mecánicas del agua, afecta también a otros tipos de de ondas, como es el caso de las ondas electromagnéticas (OEM), en donde la interferencia se manifiesta, por ejemplo,  a través de franjas blancas y oscuras (picos altos y picos bajos), tal como fuese demostrado por el físico Thomas Young en 1801, gracias al experimento de la doble rendija, permitiendo verificar así la naturaleza ondulatoria de la luz (de ahí que sea comúnmente conocido en el campo de la teledetección como "ondas electromagnéticas"). 

Video N°1: Representación del Experimento de Young, (Fuente:Youtube - Canal TutorVista).

Es precisamente este principio de interferencia de ondas electromagnéticas el cual es aprovechado y replicado por la interferometría radar, en donde se busca comparar (píxel a píxel) dos o más imágenes SAR, las cuales fueron generados por ondas electromagnéticas emitidas/recepcionadas desde puntos diferentes del espacio y/o del tiempo.

Si estas imágenes SAR son adquiridas al mismo tiempo, se conoce como single-pass (e.g. la misión SRTM de la NASA del año 2000, la cual empleó un radar modificado con dos antenas receptoras, separadas por 60 metros, para la obtención de modelos digitales de elevación - DEM). 

Si, por el contrario, las imágenes SAR son adquiridas en momentos diferentes, por el paso repetido de un radar, se conoce como repeat-passmulti-pass. En adelante, nos concentraremos en este último tipo de interferometría (InSAR), al ser la más común.

INTERFEROMETRÍA RADAR

En un post anterior (Introducción a la Teledetección Radar y al Análisis Multitemporal), se explicó que las imágenes SAR (Radar de Apertura Sintética), funcionan efectivamente haciendo uso de la emisión y recepción de ondas electromagnéticas (OEM)

En consecuencia, cada píxel que conforma una imagen SAR es resultado de este proceso de emisión de ondas que inciden sobre una superficie, para luego ser reflejadas en dirección del radar (retrodispersadas), recepcionadas por la anterna del radar, registradas y digitalizadas en formato bruto (raw o Nivel 0), para su posterior pretratamiento y generación de una imagen focalizada en formato complejo, conocida también como SLC (Single-look-complex); la cual posee información de fase (ɸ) y amplitud (A).

La información de fase en cada píxel de una imagen SAR SLC, que oscila entre 0 y 2π radianes (ver fórmula de Euler), corresponde a la parte no periódica de la OEM registrada por el radar (ɸ), resultado del trayecto ida/vuelta a la superficie que esta realizó durante su emisión y recepción.

Figura N°3: Esquema del formato SLC de la data SAR 
(Fuente: Elaboración propia).

Por lo tanto, al comparar la fase de los píxeles de dos o más imágenes de radar (ello es,  data SAR SLC), registradas en diferentes momentos y puntos del espacio exterior (pertenecientes a ondas electromagnéticas previamente emitidas, retrodispersadas por un mismo punto de una superficie en proceso de deformación y recepcionadas por el radar), aparece un cambio (i.e. cambio de fase: Δɸ), equivalente a la deformación ocurrida en el terreno. Ver Figura N°4.

Figura N°4: Cambio de fase en imágenes SAR de paso repetido (multi-pass) por acción de la deformación (movimiento)  de una superficie del suelo. 
(Fuente: Modificado a partir de McColpin (2009)  y Wikipedia)

Por supuesto, el cambio de fase (Δɸ) en dos imágenes SAR, no sólo ocurre como consecuencia del movimiento del terreno, sino que es la suma de diferentes contribuciones, como: la curvatura de la Tierra (fase plana), la elevación topográfica del terreno (fase topográfica), la deformación o movimiento de la superficie del terreno mapeado (fase del desplazamiento), artefactos atmosféricos (fase atmosférica) y la fase producto de los cambios temporales en las imágenes (fase de ruido):



Parte de la técnica InSAR consiste en tratar correctamente estas contribuciones (excluir las fases que no son de nuestro interés), a fin de obtener únicamente la fase correspondiente al cambio de desplazamiento (Δɸdesplazamiento) o a la topografía  (Δɸtopográfica), en caso se busque generar un DEM (Modelo de Elevación Digital), representado por el respectivo interferograma.

Un interferograma está compuesto por varias franjas de colores. Cada franja se compone con colores que varían de morado, rojo, amarillo, verde, cian y nuevamente morado; y representa un periodo de oscilación de la onda, expresado en radianes; es decir 2π y que puede variar entre  (0;2π) o de (-ππ). Ver Figura N°5.

Una vez obtenida la fase de nuestro interés (desplazamiento/deformación o topografía), representado por un interferograma, se procede a desenvolverla (desenrollarla), dado que esta fase se encuentra cuantificada en radianes (envuelta o enrollada en ciclos de 2π), tomando como referencia que un ciclo de 2π es equivalente al valor de la longitud de onda (λ) en unidades métricas. Ver Figura N°5.


Figura N°5: Fase envuelta o enrollada (wrapped phase) del interferograma final y fase desenvuelta o desenrollada (unwrapped phase). Un ciclo completo de la fase enrollada equivale en centímetros al valor de la longitud de onda (λ). (Fuente: Modificado a partir de Veci, 2016)

Se debe recalcar que no todos los interferogramas generados presentarán franjas perfectamente definidas, ya que este se ve afectado por factores que condicionan la estabilidad de un píxel en dos imágenes SAR (tomados en diferentes fechas), como es el caso de la presencia de vegetación, la geometría de adquisición, entre otros. 

Por ello, con el objetivo evaluar la calidad del interferograma generado, se emplea un parámetro adicional conocido como Coherencia Interferométrica, el cual permite medir el grado de correlación entre los píxeles de dos imágenes SAR y cuyos valores extremos van de 0 (alta decorrelación, manifestado por un color negro en la imagen, el cual indica que la información del interferograma no es utilizable) a 1 (alta correlación,  manifestado por un color blanco en la imagen, el cual indica que no hay ruido en el interferograma y este es perfectamente utilizable). Ver Figura N°6.


Figura N°6: Análisis InSAR de la erupción del Volcán de la Isla de Fogo (Cabo Verde) del 23 de noviembre del 2014, a partir de imágenes Sentinel-1A del 03 de noviembre y 27 de noviembre del 2014.
 (Fuente: Adaptado a partir de Veci, 2016 e imágenes Sentinel-1A. Cortesía del Programa Copérnico/ESA)

Nota: En próximos post, continuaremos detallando sobre el procedimiento algorítmico para la obtención de interferogramas a partir de la data proveniente de diferentes sensores SAR (como ERS-1/2, TerraSAR-X/Tandem-X, ALOS PALSAR, Sentinel-1A/1B,...); así como su implementación en softwares de procesamiento InSAR, como es el caso de DORIS Delft, ENVI SARscape y SNAP/Sentinel Toolbox. 

EJEMPLO DE MONITOREO INSAR PARA EL VOLCÁN CALBUCO (CHILE)

La Figura N°7, presenta un análisis interferométrico preliminar de la deformación del terreno producto de las erupciones del 22 y 23 de abril del 2015 del Volcán Calbuco (Chile), realizado a partir de imáges Sentinel-1A, adquiridas antes (14 de abril 2015) y después de los eventos (26 de abril del 2015).

El interferograma generado, de casi tres franjas definidas, describe un hundimiento poserupción, acontecido  a varios kilómetros al suroeste (SO) del Volcán Calbuco. 

Figura N°7: Análisis InSAR de las erupciones del Volcán Calbuco Chile (Chile), del 22 y 23 de abril del 2015, a partir de imágenes Sentinel-1A del 14 de abril y 26 de abril del 2015. El interferograma generado (Fase InSAR) presenta una deflación  (hundimiento del terreno) poserupción al suroeste (SO) del Volcán Calbuco. 
(Fuente: Elaboración propia a partir de imágenes Sentinel-1A. Cortesía del Programa Copérnico/ESA).

EJEMPLO DE MONITOREO INSAR PARA EL VOLCÁN DEL NEVADO RUIZ (COLOMBIA), EL VOLCÁN SABANCAYA (PERÚ) Y EL VOLCÁN COLIMA (MÉXICO)


La Figura N°8 presenta algunos ejemplos adicionales sobre tres volcanes en latinoamérica, que han estado activos estos últimos años y meses. Estos son: el Volcán del Nevado Ruiz (Colombia), el Volcán Sabancaya (Perú) y el Volcán Colima (México).

Figura N°8: Vista panorámica del Volcán del Nevado Ruíz (situado en Colombia y responsable de la tragedia de Armero de 1985), el Volcán Sabancaya (situado en la ciudad de Arequipa, en Perú) y el Volcán Colima (ubicado en México).
(Fuente: Elaboración propia a partir de imágenes Google Earth)  

La Figura N°9, presenta los interferogramas construidos a partir de pares InSAR Sentinel-1 y que ejemplifican la actividad del Volcán del Nevado Ruiz en Colombia (durante el periodo comprendido entre el 13 de julio y 06 de agosto del 2015, así como el periodo comprendido entre el 06 de agosto y 30 de agosto del 2015), el Volcán Sabancaya en Perú (durante el periodo comprendido entre el 02 y 26 de diciembre del 2016) y el Volcán Colima en México (durante el periodo comprendido entre el 11 y 17 de enero del 2017, este último obtenido gracias al par combinado Sentinel-1A y Sentinel-1B).


Figura N°9: Ejemplos de monitoreo InSAR con imágenes SAR Sentinel-1 del Volcán del Nevado Ruiz (Colombia), el Volcán Sabancaya (Perú) y el Volcán Colima (México). Las fases presentadas están envueltas (enrrolladas) y no presentan corrección atmosférica.
(Fuente: Elaboración Propia a partir de imágenes SAR Sentinel-1. Cortesía del Programa Copérnico)

Un ejemplo adicional, de un trabajo más integral, del uso de InSAR para estudios de volcanes puede ser encontrado en la siguiente página web de la USGS.

NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS AL MONITOREO Y GESTIÓN DE RIESGOS EN LATINOAMÉRICA

El uso de la amplia gama de nuevas tecnologías aerosatelitales y técnicas de aprovechamiento de este tipo de información, presentadas en el documental "Los Nuevos Agrimensores del Mundo", como es el caso de la Interferometría Radar (InSAR), son empleadas desde hace varios años en países desarrollados, en parte por la disponibilidad de data satelital de sus programas espaciales. 

No obstante, gracias al programa Copérnico (ESA), es factible acceder a imágenes SAR de forma gratuita desde finales del 2014. En ese sentido, se ha abierto un abanico de potenciales usos que deberían de estar siendo aprovechados de forma extendida, por la comunidad científica latinoamericana, así como por las instituciones estatales implicadas en el tema, en pro de una mejor  gestión y monitoreo de riesgos mayores.

En momentos en que varias zonas de Perú y Chile, vienen siendo afectados por otros tipos de riesgos mayores, abordados en publicaciones anteriores (i.e. aluviones e incendios forestales), justifica volver a repetir, aquello que debería de ser el mantra de todos los implicados en gestión de riesgos: "Es mejor prevenir, antes que lamentar".

Culmino este post, enviando un cordial saludo a mi amiga y colega Keyra L. Alvarez en Colombia!!!

Se agradecerá hacer llegar sus comentarios y/o sugerencias a través del grupo GEOINFORMACIÓN SIG & TELEDETECCIÓN.



LUCIO V.
Especialista en Geoinformación y
Estudios Ambientales
E-mail: luciovilla60@gmail.com
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CITACIÓN SUGERIDA PARA LA ENTRADA DE ESTE BLOG:

Villa, L. (25 de enero 2017). Radar Sentinel-1 Aplicado al Monitoreo y Gestión de Riesgos Mayores: Volcanes (Parte II). [Mensaje en un blog]. Recuperado de: http://luciovilla.blogspot.pe/2016/11/automatizacion-de-procesos-con-imagenes.html

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REFERENCIAS


viernes, 6 de enero de 2017

LOS NUEVOS AGRIMENSORES DEL MUNDO (DOCUMENTAL SUBTITULADO AL ESPAÑOL)

Si bien varios países de América Latina, vienen implementando diferentes programas basados en Teledetección y SIG para estudiar algunos temas puntuales como la deforestación, el cambio de uso o el retroceso de glaciares, con mayor o menor precisión, muchos de estos no han integrado aún las nuevas tecnologías en el campo de la Geoinformación (como la tecnología radar o lidar), accesibles desde hace varios años, para gran parte de nuestro planeta y del público en general.


Este también es el caso de algunas áreas críticas como los Georiesgos (e.g. deslizamientos, inundaciones, etc.), las cuales se podrían beneficiar gracias al potencial de dicha tecnología, como la radar, para actividades de monitoreo y gestión de desastres,  mas aún, considerando el historial de peligro que ellas han representado siempre  para nuestros países a lo largo de nuestra historia.


A continuación, les presento un documental bastante completo (51 min / Canal franco-alemán ARTE, difundido el 22 de setiembre del 2016, subtitulado al español), que detalla algunos de estos avances científicos a nivel de Europa y del mundo, y del cual quizás se podrían extraer algunas ideas de aplicación local, nacional y regional, tanto a nivel terrestre como marino.




En caso no se lleguen a visualizar los subtítulos, se debe de activar la opción acorde a lo sugerido en la siguiente figura:


Figura 1: Activación de subtítulos en youtube.

Extiendo a los lectores, mis mejores deseos para este nuevo año!!!

Je profite de ce post pour saluer tout particulièrement mes amis du Vieux Continent: Martin, Annabelle, Ilich, Pedro, Johanna...bonne année 2017!!!

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LUCIO V.
Especialista en Geoinformación y
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CITACIÓN SUGERIDA PARA LA ENTRADA DE ESTE BLOG:

Villa, L. (6 de enero 2017). LOS NUEVOS AGRIMENSORES DEL MUNDO (DOCUMENTAL SUBTITULADO AL ESPAÑOL). [Mensaje en un blog]. Recuperado de: http://luciovilla.blogspot.pe/2017/01/los-nuevos-agrimensores-del-mundo.html

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viernes, 23 de diciembre de 2016

RADAR SENTINEL-1 APLICADO AL MONITOREO Y GESTIÓN DE RIESGOS MAYORES: INUNDACIONES Y ALUVIONES (PARTE I)

Los Riesgos Mayores (Risques Majeurs) son por definición la posibilidad de ocurrencia de eventos de origen natural o antrópico, con una baja recurrencia (poco frecuentes), no obstante, cuyos efectos pueden comprometer a un gran número de personas, ocasionar daños importantes en el entorno y sobrepasar la capacidad de reacción de la sociedad. 


Dentro de los principales riesgos mayores naturales que afectan a los países de América Latina, principalmente los que se encuentran situados en el cinturón de fuego del pacífico, tenemos: los aluviones, los deslizamientos, las inundaciones, los terremotos, los tsunamis, los incendios forestales, etc. 


LATINOAMÉRICA Y LA GESTIÓN DE RIESGOS MAYORES

Muchos de los países en latinoamérica, especialmente los situados en el cinturón de fuego del Pacífico, se encuentran caracterizados por dos aspectos:

1. Estar expuestos a un gran número de Riesgos Mayores.
2. Tener una débil gestión de estos riesgos (con lo cual se ha hecho costumbre tener que lamentar la pérdida de vidas humanas cada cierto tiempo).

Hace poco más de dos décadas, cuando pasaba mis vacaciones en un pequeño pueblo de la selva alta de Perú, llamado Ccatun Rumi  (ubicado en el corazón del Valle del Rio Apurimac y Ene), viví en carne propia la desesperación de los estragos de la inundación de este poblado. En ese entonces, ya entendía los eventos causantes de dicho fenómeno, pero no llegaba a entender por qué, salvo los pobladores locales, el estado hacía poco o nada para prevenir y ayudar a los damnificados. 

Ciertamente, eran otros tiempos y hoy en día las cosas han cambiado un poco, pero en opinión de quien escribe, este cambio sigue aún lejos de lo que realmente se requiere para romper ese ciclo de destrucción y muerte, que aún continúa afectando a nuestros países...desde tiempos inmemoriales.

Hay mucho que se puede aprender de la gestión de riesgos en países desarrollados, pero lo principal que debería de interiorizarse es lo valioso que es cada vida humana (prevenir antes de lamentar).

En esta serie de posts, detallaremos un poco más sobre el importante rol que puede jugar la teledetección y los sistemas de información geográfico, especialmente gracias a la nueva disponibilidad de información satelital, en el monitoreo y gestión de los diferentes riesgos mayores.

GESTIÓN DE RIESGOS: INUNDACIONES Y ALUVIONES

Las inundaciones son la sumersión temporal, rápida o lenta, de zonas normalmente secas, como consecuencia de un aporte inusual de agua por lluvias intensas u otros eventos naturales (tsunamis o maremotos).

Los aluviones, comúnmente conocido en latinoamérica como "huaycos", son un tipo de deslizamiento de tierras de consistencia muy liquida, en el cual la mezcla compuesta por agua, lodo y bloques de rocas puede llegar a desplazarse a velocidades cercanas a 90 km/h. Generalmente, suelen ser generados por la ocurrencia de lluvias torrenciales, no obstante, pueden estar asociados a otros eventos como terremotos, aludes, rotura de embalses,...

Desde el punto de vista de la gestión de riesgos y el uso de herramientas de Teledetección/SIG, ambos fenómenos pueden ser analizados a partir de la construcción de mapas de vulnerabilidad, los cuales suelen emplear entre otros insumos:

a. Mapa de ocupación del suelo: Elaborados a partir de información aerosatelital gratuita de alta resolución (Sentinel-2) o el uso de data pagante de muy alta resolución (Pléiades, Worldview o imágenes provenientes de drones).

b. Modelo Digital del Terreno (DTM): El cual permite delimitar la cuenca y la red hidrográfica que la compone. Si bien se suele emplear el acrónimo DEM (Modelo digital de elevación) para referirse tanto a los DSM (Modelo digital de superficie) como a los DTM, es importante considerar la necesidad de trabajar con un DTM preciso, dado que esta permite obtener una mejor aproximación de las cotas altitudinales empleadas en los modelamientos espaciales.

  Actualmente es posible acceder de forma gratuita a DEM de 30 m del proyecto SRTM (disponibles en earthexplorer.usgs.gov) y ASTER GDEM de 30 m, los cuales pueden servir como una referencia general, no obstante, los estudios de vulnerabilidad ante inundaciones y aluviones en zonas pobladas requieren de DTM más precisos, dado que 5m o 10 m marcan la diferencia ante la ocurrencia de estos tipos de eventos.

  Una alternativa interesante a evaluar, dada la tecnología actual, es la obtención de MNT a partir del uso de drones (previo establecimiento de protocolos y procesos de validación).
     
  NOTA: En las últimas semanas ha estado corriendo un rumor sobre la existencia de un DEM PALSAR de 12.5 m lo cual es incorrecto (para la mayor parte del mundo) y producto del desconocimiento del procesamiento de imágenes SAR. Si bien el website ASF (Alaska Satellite Facility) ofrece imágenes PALSAR corregidas que incluyen un DEM de 12.5 m, estas se obtienen a partir del mejor insumo disponible, que en su mayoría son SRTM de 30 m. Mayores referencias, revisar la figura 1 del documento siguiente:  https://media.asf.alaska.edu/uploads/RTC/rtc_product_guide_v1.2.pdf

c. Data Histórica HidrometeorológicaMuchos países de América Latina carecen de una adecuada data histórica hidrometeorológica y representativa de buena parte de su territorio. Esto sumado a la escasez de estudios científicos que permitan una mejor comprensión de los regímenes hidrológicos, llega a ser decisivo especialmente en países como Perú y otros que "se ubican en regiones de ALTA incertidumbre para los modelos climáticos, a diferencia de otras regiones p.ej. el Mediterráneo" (Mg. Sc. Pedro Rau).  

  En consecuencia, sin importar el tipo de modelamiento que se busque emplear para predecir la influencia de eventos extremos, la carencia de información hidrometeorológica de calidad será siempre una limitación fundamental, tanto para los estudios de vulnerabilidad como para la predicción y establecimiento de niveles de alerta de inundación.

TELEDETECCIÓN RADAR APLICADIO AL MONITOREO DE INUNDACIONES Y ALUVIONES

Una de las principales aplicaciones de la teledetección radar se encuentra en el monitoreo de la ocurrencia de inundaciones y aluviones, especialmente dada la ventaja de los sensores SAR para obtener información de la superficie de día como de noche, independientemente de las condiciones meteorológicas, a diferencia de los sensores multiespectrales, y por su especial sensibilidad a los cuerpos de agua y al contenido de humedad del suelo.

En imágenes SAR, los cuerpos de agua aparecen de color negro y tonos grises oscuros, como consecuencia de la reflexión especular. En tanto, los suelos desnudos (o con escaza cobertura vegetal) incrementarán el valor de retrodispersión (pasando de tonos grises más oscuros a claros) a medida que incrementa su contenido de humedad (ver comparación de la imagen del 25 de marzo y 01 de marzo de la Figura N° 1. A partir del 20 de marzo del 2015 se presentaron lluvias intensas en esta región que llegaron a desbordar algunos rios de la zonas, como el rio Zarumilla).

Figura N° 1: Serie de Imágenes Sentinel-1A de la frontera Perú-Ecuador (Tumbes-Huaquillas). Esta zona presentó fuertes lluvias a partir del 20 de marzo, provocando el desborde de los rios de la zona, como rio Zarumilla (frontera Perú-Ecuador).

EJEMPLO DE MONITOREO SATELITAL DE INUNDACIONES

Las Figuras N°2, 3 y 4 presentan las imágenes de coeficiente de retrodispersión de la data SAR Sentinel-1A obtenidas para el periodo comprendido entre el 17 de febrero del 2015 y 25 de marzo del 2015, para la zona correspondiente a la frontera entre Perú y Ecuador. Esta zona presentó lluvias intensas, que devinieron en posterior desbordamientos, a partir del 20 de marzo del 2015

La Figura N° 4 presenta un incremento significativo en el agua almacenada en el reservorio de Poechos, así como del rio tributario, respecto a las Figuras N° 2 y 3.

La Figura N° 5 presenta la imagen de cambio de data SAR perteneciente al 17 de febrero y 25 de marzo del 2015. Los tonos naranja indican el incremento de agua tanto en el reservorio de Poechos como en el rio tributario. Los tonos azul, indican una mayor humedad en el suelo de la zona evaluada.


Figura N°2: Imagen de Coeficiente de Retrodispersión del 17 de febrero del 2015. Imagen Sentinel-1A (cortesía del Programa Copérnico/ESA)

Figura N°3: Imagen de Coeficiente de Retrodispersión del 1 de marzo del 2015. Imagen Sentinel-1A (cortesía del Programa Copérnico/ESA)

Figura N°4: Imagen de Coeficiente de Retrodispersión del 25 de marzo del 2015. Imagen Sentinel-1A (cortesía del Programa Copérnico/ESA)

Figura N°5: Imagen de Cambio obtenida a partir de la comparación de data SAR del 17 de febrero del 2015 y del 25 de marzo del 2015. Imágenes Sentinel-1A (cortesía del Programa Copérnico/ESA)

EJEMPLO DE MONITOREO SATELITAL DE ALUVIONES


El 05 de noviembre del 2015 colapsó una de las represas de desechos tóxicos mineros en el municipio de Mariana (estado de Minas Gerais), generando un aluvión que afectó al poblado de Bento Rodriguez (11 muertos y 15 desaparecidos) y al Rio Doce, el cual se vio afectado por el lodo tóxico (ver Figura N° 6).

Las Figuras N° 7 y 8 presentan imágenes Dual-Polarimétricas Sentinel-1A de la zona, antes y después del desastre del 05 de noviembre del 2015. Las zonas impactadas aparecen en tonos morado-violeta en la Figura N° 8 (nuevas áreas respecto de la Figura N° 7).
  

Figura N°6: Imágenes de alta resolución de la zona del desastre del 20 de julio del 2015 y del 09 de noviembre del 2015 (Google earth: CNES-Astrium/Digital Globe)


Figura N°7: Imagen SAR dual-polarimétrica del 23 de octubre del 2015.  Composición RGB |VV|-|VH|-|VV/VH|. Imagen Sentinel-1A (cortesía del Programa Copérnico/ESA)

Figura N°8: Imagen SAR dual-polarimétrica del 16 de noviembre del 2015.  Composición RGB |VV|-|VH|-|VV/VH|. Imagen  Sentinel-1A (cortesía del Programa Copérnico/ESA)

PRIMER CURSO DE ENTRENAMIENTO INTERNACIONAL EN TELEDETECCIÓN ÓPTICO-RADAR - LOJA (ECUADOR)  - 05 AL 09 DE DICIEMBRE 2016


El pasado 09 de diciembre culminó la realización del primer curso de Entrenamiento Internacional en Teledetección Óptico-radar, realizado en la ciudad de Loja (Ecuador), el cual tuvo como principal objetivo la capacitación de los asistentes en el procesamiento y análisis de imágenes multiespectrales y de radar, principalmente provenientes del Programa Copérnico (radar Sentinel-1A/1B y multiespectral Sentinel-2A), aplicado a diferentes estudios ambientales.

Reitero mis agradecimientos a la Fundación Ecológica Arcoiris, al Centro Integrado de Geomática Ambiental (CINFA) de la Universidad Nacional de Loja y a todos los asistentes por su participación a este primer curso, esperando que este sea el inicio del uso masivo de imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 para los diferentes programas que vienen implementándose en esta región.





Existe mucho trabajo por realizar en América Latina, especialmente en temas de Monitoreo y Gestión de Riesgos Mayores, por lo cual es vital trabajar en el uso de nuevas tecnologías, así como impulsar el desarrollo de trabajos de investigación que permitan una mejor comprensión de los fenómenos hidrometeorológicos locales.

Como países jóvenes debemos de aprender a valorar la vida humana, tal como lo hicieron los países desarrollados de otras latitudes.

Aprovecho este post para desearles a todos los lectores una Feliz Navidad y un Próspero Año 2017!!!

Se agradecerá hacer llegar sus comentarios y/o sugerencias a través del grupo GEOINFORMACIÓN SIG & TELEDETECCIÓN.



LUCIO V.
Especialista en Geoinformación y
Estudios Ambientales
E-mail: luciovilla60@gmail.com
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CITACIÓN SUGERIDA PARA LA ENTRADA DE ESTE BLOG:

Villa, L. (23 de diciembre 2016). Radar Sentinel-1 Aplicado al Monitoreo y Gestión de Riesgos Mayores: Inundaciones y Aluviones (PARTE I). [Mensaje en un blog]. Recuperado de:http://luciovilla.blogspot.pe/2016/12/radar-sentinel-1-aplicado-al-monitoreo.html

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Rau, P. (enero 2017). Alcances sobre el cambio climático y lectura de datos CMIP5. [Mensaje en un blog]. Recuperado de: http://pedrorau.blogspot.pe/2017/01/cambioclimaticocmip5.html