Tutorial de Monitoreo de Inundaciones con Imágenes Sentinel 2 y Landsat 8 en QGIS 3

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Con la tecnología actual y la disponibilidad de herramientas de teledetección a través de diferentes servidores hace que sea posible determinar o estimar las zonas que se encuentran inundadas o que podrían estarlo, tema central de este tutorial en el cual se describirá una metodología para determinar zonas inundables a partir del cálculo del NDVI y comparar los resultados con el uso de dos servidores, Sentinel 2 y Landsat 8.  

 

Determinación de la zona de estudio

La zona de estudio corresponde a un tramo del río Ucayali cerca de la ciudad de Iquitos en el departamento de Loreto. Se descargó información de imágenes satelitales desde dos satélites Landsat 8 y Sentinel 2 para el mes de diciembre del 2017.

En la siguiente figura se presenta la zona de análisis.

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Procesamiento de imágenes satelitales

Los datos de la zona de estudio fueron obtenidos de dos servidores Landsat 8 y Sentinel 2, 
Para el servidor Sentinel 2 se utiliza las bandas 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8A, 11 y 12. En la siguiente imagen se observa la banda 8 descargada con un fondo del servidor Google Satélite para la zona de estudio. Para descargar imágenes sátelitales Sentinel 2 puede revisar este tutorial.

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Para el servidor Landsat 8 se utiliza las bandas 2, 3, 4, 5, 6 y 7. En la siguiente imagen se observa la banda 5 descargada con un fondo del servidor Google Satélite para la zona de estudio. Para descargar imágenes sátelitales Landsat 8 puede revisar este tutorial.

 

Calculo del NDVI

El índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) es un índice normalizado que le permite generar una imagen que muestra el verdor (la biomasa relativa). Este índice aprovecha el contraste de las características de dos bandas de un dataset ráster multiespectral: las absorciones de pigmento de clorofila en la banda roja y la alta reflectividad del material de las plantas en la banda cercana al infrarrojo (NIR).

Las hojas verdes suelen presentar una mejor reflexión en el rango de longitudes de onda cercanas al infrarrojo que en el rango de longitudes de onda visibles. Por otro lado, las nubes, el agua y la nieve presentan una mejor reflexión en el rango visible que en el rango de longitudes de onda cercanas al infrarrojo, mientras que la diferencia es casi nula para las rocas y el terreno desnudo. El cálculo del NDVI crea un dataset de banda única que básicamente representa el verdor. Los valores negativos representan nubes, agua y nieve, mientras que los valores cercanos a cero representan rocas y tierra desnuda.

La ecuación del NDVI documentada y predeterminada es la siguiente:

NDVI=  (IR-R)/(IR+R)

Dónde: IR = valores de píxel de la banda infrarroja; R = valores de píxel de la banda roja
NDVI obtenido a partir de las bandas Sentinel 2.

 NDVI obtenido a partir de las bandas Sentinel 2.

NDVI obtenido a partir de las bandas Sentinel 2.

En la imagen anterior se presenta el NDVI obtenido a partir de las bandas Sentinel 2, la gradiente de color azul representa zonas con presencia de agua y la gradiente de color verde representa zonas con presencia de vegetación.

 NDVI obtenido a partir de las bandas Landsat 8

NDVI obtenido a partir de las bandas Landsat 8

De la misma forma a lo presentado para las bandas Sentinel 2, se clasifico el NDVI obtenido de la Landsat 8 donde la gradiente de color azul representa zonas con presencia de agua y la gradiente de color verde representa zonas con presencia de vegetación.

 

Determinación de las zonas de inundación

La zona de inundación se obtuvo a partir del raster NDVI, como se mencionó en la parte teórica del NDVI valores cercanos a cero o negativos representan zonas con presencia de agua por lo cual se realiza una clasificación del raster, con la ayuda de la calculadora de bandas del SCP.

CalculadoraBandas.PNG

En la siguiente figura se presenta las zonas de inundación obtenidas a partir de las bandas Sentinel 2.

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Como se puede apreciar en la imagen superior las zonas de inundación describen el trayecto del río así como también muestran zonas cercanas a este; además de ello cabe mencionar que es necesario realizar una corrección de nubosidad ya que esta interfiere en los resultados como se observa hay zonas que se confunden como zonas de inundación pero en realidad están representando a las nubes presentes en el lugar.   

En la siguiente figura se presenta las zonas de inundación obtenidas a partir de las bandas Landsat 8.

inundacion_landsat8.PNG

Se puede apreciar en la imagen que las zonas de color azul que indican la presencia de agua describen el trayecto del río, así como también se representan en áreas cercanas al río que serían las que estarían inundadas. Además, tal como se describió en los resultados anteriores la presencia de nubosidad influye en los resultados como se observa también en esta imagen.

De los resultados antes obtenidos y al observar las imágenes se puede decir que se obtiene mejores resultados a partir de las bandas Sentinel 2 donde una de las razones puede ser debido a que tienen mejor resolución horizontal (10 metros) a comparación de las bandas Landsat 8 que tiene resolución de (30 metros), además de presentar menos nubosidad.

 

Tutorial

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Posted on June 4, 2018 and filed under TutorialQGIS, Tutorial.