El desarrollo de suelos salinos es un fenómeno dinámico, que necesita ser monitoreado regularmente para tener alcances del grado de severidad, distribución espacial, naturaleza y magnitud. Para monitorear los procesos dinámicos como la salinización, las imágenes satelitales tienen un gran potencial, se puede usar imágenes de fotografía área o datos multiespectrales adquiridos de diversas plataformas.
Los datos de salinidad de suelos se pueden recolectar a tráves de muestras de suelo de una región de interés y luego pueden ser analizadas en un laboratorio para determinar la conductividad eléctrica del suelo, pero este método conlleva de tiempo y dinero. Con ayuda de imágenes satelitales, los datos de detección ofrecen un eficiente técnica para monitorear y cartografiar la salinidad del suelo. En este tutorial se va analizar la salinidad de un área de estudio utilizando herramientas de sistemas de información geográfica como QGIS 3.
Hay muchos sensores que son útiles para detectar y controlar los suelos salinos como SENTINEL, LANDSAT, SPOT, IKONOS, E01, IRS y Terra-Aster, donde la resolución varía dependiendo del sensor. Los sensores solo escanean la superficie del suelo; sin embargo para un mayor análisis se necesita que se involucre todo el perfil del suelo. Esta limitación destaca la necesidad de utilizar otros datos y técnicas que complementen a la teledetección. Para este tutorial se descargo imágenes Sentinel 2 con ayuda de la herramienta Semi-Automatic Classification Tool.
Composición de color de bandas
En las siguientes imágenes se observa la composición en falso color (izquierda) y color natural (derecha) del área de estudio. La imagen en color natural involucra las bandas visibles, mientras que la imagen en falso color / infrarrojo, representa mejor la presencia de vegetación tal como se observa en la figura.
Se observa que la zona de estudio se caracteriza por tener una vegetación estresada que podría ser un signo indirecto de la presencia de sal en los suelos. Los suelos afectados por sal suelen caracterizarse por áreas con poca vegetación como se observa en la imagen anterior.
Pre procesamiento de imágenes Sentinel 2
Como primer paso, las técnicas de preprocesamiento como las correcciones atomosfericas deben aplicarse a las imágenes Sentinel 2. Con ayuda del complemento SCP se realizó la corrección para eliminar o reducir la influencia de la atmósfera, esta corrección es recomendada cuando se desea establecer una relación entre las mediciones de campo y los valores de reflectancia.
Determinación del Indice de Vegetación Diferencial Normalizado (NDVI)
El índice espectral es una expresión matemática del número de bandas para mejorar la variación y reconocer la vegetación o las condiciones del suelo. Para identificar los suelos salinos se calculan diferentes índices espectrales. En base de los valores de reflectancia, se procede a realizar el calculo de los indices espectrales para el análisis de salinidad de los suelos, para este caso se seleccionó el índice de vegetación diferencial normalizado (NDVI), que se usaron para discriminar y mapear los suelos salinos.
El NDVI se ha utilizado ampliamente como un indicador del estado de la vegetación en diferentes resoluciones espaciales y temporales. Se basa en la diferencia entre el máximo absorción de la radiación en la banda espectral roja yla reflexión máxima de la radiación en la banda espectral del infrarrojo cercano. Los valores del NDVI oscilan entre-1.0 y 1.0, la vegetación densa, húmeda y bien desarrollada presenta los mayores valores del NDVI es decir próximos a 1. El NDVI de la zona de estudio indica que la vegetación es poco desarrollada.
Firma espectral del área de estudio
A continuación se observa que en la zona visible la banda roja del área de estudio no absorbe la luz roja y esto se observa en los bajos valores de reflectancia que representan un suelo esteril y una vegetación estresada; mientra que en el infrarrojo cercano se observa una moderada reflectancia, el comportomiento de lafirma del suelo afectado por la salinidad difiere del suelo vegetativo sano.
Análisis de datos de conductividad eléctrica del suelo
Para el análisis de la salinidad del suelo se represento los datos de campo de la conductividad eléctrica del suelo para identificar el grado y distribución de las tierras degradadas por la salinidad de un área de cultivo. Los datos de campo de la CE del suelo se observa en la siguiente imagen:
El análisis de las técnicas de la teledetección y datos de campo como la conductividad eléctrica del suelo es una herramienta útil para estimar la dinámica espacial y temporal de la salinidad y otros parámetros del suelo.
