trabajo final de licenciatura en tecnología ambiental

Trabajo Final de Licenciatura en Tecnología Ambiental

Facultad de Ciencias Exactas

Uso de técnicas de teledetección para la elección de potenciales

sitios de instalación de estaciones de monitoreo ambiental

Victoria Passucci (FCE)

Director: Facundo Carmona (IHLLA)

Co-Director: Raúl Rivas (IHLLA)

Lugar de trabajo: Grupo de Teledetección, IHLLA, sede Tandil

Tandil, marzo 2017

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Resumen

Este Trabajo Final se enmarca dentro del Proyecto FONARSEC N°19 “Desarrollo e

implementación de sistemas automáticos de alerta de inundaciones y sequías en el área sur de

la cuenca del río Salado, provincia de Buenos Aires” financiado por la Agencia Nacional de

Promoción Científica y Tecnológica del Ministerio de Ciencia Tecnología e Innovación, resultante

de una asociación entre el la Comisión de Investigaciones Científicas-Instituto de Hidrología de

Llanuras (IHLLA), la empresa REDIMEC S.R.L. y la Autoridad del Agua (ADA).

Mediante la implementación de diversos métodos de teledetección se buscó identificar, en la

cuenca, zonas no anegables para la potencial instalación de la estaciones de monitoreo

ambiental. Los métodos aplicados fueron: Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI),

Índice de Agua de Diferencia Normalizada Modificado (MNDWI), análisis de la banda infrarroja

media (1,566 – 1,651 µm) , Transformación de Tasseled Cap (TTC), clasificación no supervisada

(ISODATA) y supervisada (máxima verosimilitud).

Las imágenes utilizadas fueron de los satélites Landsat 7 y 8. Estas se seleccionaron identificando

extremos hídricos con condiciones de máxima área anegada, utilizando los datos de

precipitaciones diarias de las estaciones del Servicio Meteorológico Nacional de las ciudades de

Las Flores, Azul, Olavarría, Tandil y Dolores.

Como producto final de cada método se obtuvo una imagen binaria de la cuenca en la cual se

identificaron zonas anegadas y no anegadas. Estos resultados, junto con la información

suplementaria del Google Earth, de vectores de cuerpos de agua permanentes y cursos de agua

provistos por el Instituto Geográfico Nacional (IGN), de las imágenes en falso color compuesto

de las bandas de reflectividades de los satélites, y de las características hidrológicas de la cuenca,

permitieron realizar un análisis de la consistencia de los métodos utilizados.

Finalmente se realizó un mapa del estado hídrico de la cuenca considerando la máxima

condición adversa de área anegada, para el cual se superpusieron la suma de las imágenes

binarias de la clasificación no supervisada y del análisis de la banda del infrarrojo medio, para

los años 2002 y 2014 (años con mayores registros pluviométricos seleccionados). Ese mapa

resultante se utilizó para definir sitios óptimos para la instalación de estaciones de monitoreo

ambiental; donde una vez seleccionados se analizó el área anegada a su alrededor, las cercanías

a cuerpos y cursos de agua, buscando disminuir el riesgo de que dichas estaciones se inunden

generando inconvenientes en los registros de los instrumentos.

2

Índice general

RESUMEN 1

ÍNDICE DE FIGURAS 3

ÍNDICE DE TABLAS 4

OBJETIVOS 6

OBJETIVO GENERAL 6 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 6

1. INTRODUCCIÓN 7

1.1. PRINCIPIOS DE LA TELEDETECCIÓN 8 1.2. PRINCIPIOS FÍSICOS DE LA TELEDETECCIÓN 10 1.3. MISIÓN LANDSAT 15 1.4. TÉCNICAS DE TRATAMIENTO 18

2. MATERIALES Y MÉTODOS 21

2.1. DESCRIPCIÓN DE LA CUENCA 22 2.2. PREPROCESADO 23 2.3 DESARROLLO METODOLÓGICO Y PROCESADO DE IMÁGENES 24

3. ANÁLISIS Y RESULTADOS 29

3.1. ANÁLISIS DE PRECIPITACIONES Y SELECCIÓN DE IMÁGENES 30 3.2. EVALUACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE PROCESADO 34 ÍNDICE DE AGUA DE DIFERENCIA NORMALIZADA, NDWI 34 ÍNDICE DE AGUA DE DIFERENCIA NORMALIZADA MODIFICADO, MNDWI 35 BANDA MIR 1 37 TRANSFORMACIÓN DE TASSELED CAP 38 CLASIFICACIÓN: NO SUPERVISADA Y SUPERVISADA 42 3.3. SELECCIÓN DE MÉTODOS 47 3.4. SELECCIÓN DE SITIOS 48

4. CONCLUSIONES 50

AGRADECIMIENTOS 52

REFERENCIAS 53

ANEXO 56

3

Índice de figuras Figura 1. Ventana atmosférica. Absorción de la radiación incidente por parte de los gases presentes en la

atmósfera. [Tomado de la ESA, 2017]. ____________________________________________________ 11

Figura 2. Firmas espectrales de agua, suelo y vegetación con ubicación de las bandas del sensor

Enhanced Thematic Mapper (ETM+). _____________________________________________________ 12

Figura 3. Emisión de dos cuerpos negros, uno a 6000 K y otro a 300 K. __________________________ 14

Figura 4. Años de puesta en órbita de satélites de la misión Landsat. [Tomado de Landsat Missions, USGS

2016]. ______________________________________________________________________________ 15

Figura 5. Camino del escáner ETM+ con y sin el SLC. [Tomado de Rodríguez Ramos, 2009]. __________ 17

Figura 6. Planos de la TTC para satélite Landsat 7. [Tomado de Crist et al., 1984]. _________________ 19

Figura 7. Vertiente sur de la cuenca del río Salado (área de estudio), límite de cuenca, subcuencas y

localidades. _________________________________________________________________________ 22

Figura 8. Diagrama de flujo de la metodología aplicada para detectar zonas anegadas y no anegadas. 28

Figura 9. Gráfico de la distribución mensual de la precipitación para las estaciones consideradas, año

2002. _______________________________________________________________________________ 31


2012. _______________________________________________________________________________ 32


2014. _______________________________________________________________________________ 33

Figura 12. Año 2014. Imagen superior: ajuste lineal para los valores de NDWI entre 0,392 y 0,563 en la

totalidad de la cuenca, junto con su histograma, realzando los valores de este intervalo en colores claros.

Imágenes inferiores: cuerpos de agua permanente en líneas rojas, cursos de agua en líneas azules. A:

intersección de canales en el límite superior de la cuenca. B: identificación de Laguna Kakel Huincul,

Maipú. C: identificación de Laguna Salada, Madariaga. ______________________________________ 35

Figura 13. Año 2002. Imagen superior: ajuste lineal para los valores de MNDWI entre 0,02 y 0,362 en la

totalidad de la cuenca, junto con su histograma, realzando los valores de este intervalo en colores claros.

Imágenes inferiores: cuerpos de agua permanente en líneas rojas, cursos de agua en líneas azules. A:

intersección de canales en el límite superior de la cuenca. B: identificación de Laguna Kakel Huincul,

Maipú. C: identificación de Laguna Salada, Madariaga. ______________________________________ 36

Figura 14. Año 2012. Imagen superior: ajuste lineal para los valores de la banda MIR 1 entre 336 y 608

en la totalidad de la cuenca, junto con su histograma, realzando los valores de este intervalo en colores

claros. Imágenes inferiores: cuerpos de agua permanente en líneas rojas, cursos de agua en líneas

azules. A: intersección de canales en el límite superior de la cuenca. B: identificación de Laguna Kakel

Huincul, Maipú. C: identificación de Laguna Salada, Madariaga. _______________________________ 37

Figura 15. Binarización para valores de MIR1<0.1. A: año 2002, color gris zonas anegados, color blanco

zonas no anegadas, color negro nubes. B: año 2012, color gris zonas anegados, color blanco zonas no

anegadas, color negro nubes. C: año 2014, color negro zonas anegadas, colos blanco zonas no anegadas.

___________________________________________________________________________________ 38

Figura 16. Recorte de la cuenca, Laguna Kakel Huincul, 2014. A: Composición RGB de la TTC: brillo,

verdor, humedad. B: Gráfico del plano del suelo, eje x: banda de brillo, eje y: banda de humedad. Rojo:

aguas profundas, amarillo: aguas costeras, verde: regiones con humedad elevada, coral: regiones con

baja humedad. C: identificación de los colores del gráfico. D: banda de humedad. _________________ 39

4

Figura 17. Dirección de la disminución de la humedad en el plano del suelo. [Tomado de Crist et al.,

1984]. ______________________________________________________________________________ 39

Figura 18. Año 2014, A: composición falso color compuesto, regiones con agua caracterizadas de color

azul oscuro-negro. B: binarización de la banda de humedad para valores ND>-100, color negro zonas

anegadas, color blanco zonas no anegadas. C: aplicación de la máscara binaria sobre la imagen A. ___ 40

Figura 19. Ubicación de la región seleccionada cercanías a Azul, año 2014. A: composición falso color

compuesto. B: binarización de la banda de humedad para valores de ND>-100, color negro zonas


Figura 20. Ubicación de la región seleccionada cercanías a Chillar, año 2002. A: composición falso color

compuesto. B: binarización de la banda de humedad para valores de ND>-900, color negro zonas


Figura 21. Clasificación no supervisada, ISODATA, clase 1 rojo: agua, las otras clases no se identificaron

de forma precisa, siendo un conjunto de distintos tipos de suelos. Clasificación supervisada, máxima

verosimilitud, clase 1 azul: agua, clase 2 verde: vegetación, clase 3 rojo: suelo seco, clase 4 amarillo:

vegetación seca. ______________________________________________________________________ 43

Figura 22. Composición falso color compuesto de la cuenca para el año 2014, indicando cuatro regiones:

A, inmediaciones de la ciudad de Azul; B, intersección de canales en el límite superior de la cuenca; C,

Laguna Kakel Huincul, Maipú; D, Laguna Salada, Madariaga. _________________________________ 44

Figura 23. Imágenes binarias y aplicación de las máscaras a la composición falso color compuesto de las

cuatro regiones de la cuenca. A: inmediaciones de la ciudad de Azul. B: intersección de canales en el

límite superior de la cuenca. C: Laguna Kakel Huincul, Maipú. D: Laguna Salada, Madariaga. ________ 45

Figura 24. Aplicación de las máscaras de TTC e ISODATA a la composición falso color compuesto de la

región seleccionada en la cuenca en las inmediaciones de la ciudad de Chillar, para el año 2002. _____ 46

Figura 25. Mapa del estado hídrico para los años 2002 y 2014, vertiente sur de la cuenca del Río Salado.

Ubicación de las estaciones de monitoreo ambiental. Métodos utilizados para caracterizar zonas

anegadas: clasificación no supervisada (ISODATA) y análisis de la banda MIR 1. __________________ 49

Figura 26. Mapa del estado hídrico para el años 2002, vertiente sur de la cuenca del Río Salado.

Ubicación de las estaciones de monitoreo ambiental. Métodos utilizados para caracterizar zonas

anegadas: clasificación no supervisada (ISODATA) y análisis de la banda MIR 1. __________________ 57

Figura 27. Mapa del estado hídrico para el año 2014, vertiente sur de la cuenca del Río Salado. Ubicación

de las estaciones de monitoreo ambiental. Métodos utilizados para caracterizar zonas anegadas:

clasificación no supervisada (ISODATA) y análisis de la banda MIR 1. ___________________________ 57

Índice de tablas Tabla 1. Bandas espectrales de sensores OLI y TIRS comparadas con las bandas espectrales del sensor

ETM+. [Tomado de Landsat Missions, USGS 2016] .................................................................................... 16

Tabla 2. Información de estaciones meteorológicas utilizadas en este trabajo y número de identificación

de éstas de acuerdo al SMN. ...................................................................................................................... 24

Tabla 3. Coeficientes de transformación Tasseled Cap para el sensor ETM+ y OLI .................................... 25

Tabla 4. Constantes de calibración de la banda térmica del ETM+ y TIRS. ................................................ 26

5

Tabla 5. Valores calculados para las radiaciones atmosféricas hacia la tierra y hacia el exterior y la

transmisividad atmosférica, con sus respectivos promedios. ..................................................................... 27

Tabla 6. Precipitación acumulada anual en milímetros. En negrita años con precipitaciones elevadas. .. 30

Tabla 7. Precipitación acumulada en mm para los intervalos de días estipulados, previos a las imágenes

seleccionadas para cada ciudad, año 2002. ............................................................................................... 32

Tabla 8. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización del método

NDWI. ......................................................................................................................................................... 35

Tabla 9. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización del método

MNDWI. ...................................................................................................................................................... 36

Tabla 10. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización de la banda

MIR 1. ......................................................................................................................................................... 38

Tabla 11. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización de la banda de

humedad de la TTC. .................................................................................................................................... 42

Tabla 12. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización de los

métodos de clasificación no supervisada y supervisada. ............................................................................ 44

Tabla 13. Sensores a instalar en las distintas estaciones de monitoreo ambiental. EMM: estacione de

monitoreo meteorológico, EMF: estación de monitoreo freatrimétrico, EMBE: estación de monitoreo de

balance de energía, EML: estación de monitoreo limnigráfico y EMQ: estación de monitoreo químico. X:

posibles sensores a instalar, XX: sensores que no pueden faltar en la instalación. ................................... 56

6

Objetivos

Objetivo general

Utilizando datos meteorológicos (precipitaciones diarias) e imágenes satelitales, se propone

identificar áreas de condiciones biofísicas homogéneas para la ubicación de estaciones de

monitoreo ambiental mediante el estudio de técnicas de teledetección, analizando la robustez

de los métodos implementados.

Para llevar adelante dicho objetivo, en este Trabajo Final (TF) se evaluaron diversas técnicas de

teledetección capaces de diferenciar las zonas anegadas de las no anegadas. Estas técnicas

fueron: i) Cálculo del Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI) propuesto por Gao,

1996. ii) Cálculo del Índice de Agua de Diferencia Normalizado Modificado (MNDWI) propuesto

por Xu, 2006. iii) El análisis del histograma de la banda Infrarroja Media. iv) La Transformación

de Tasseled Cap (TTC). v) La clasificación no supervisada (ISODATA) y vi) La clasificación

supervisada (máxima verosimilitud).

Objetivos específicos

Obtener las precipitaciones diarias de estaciones ubicadas en ciudades pertenecientes

a la cuenca y analizar su relación con las zonas anegadas.

Relacionar bandas espectrales para la obtención de diferentes índices que permitan

identificar los objetos presentes en la superficie terrestre, principalmente cuerpos de

agua.

Analizar la aptitud de los métodos implementados.

Obtener mapas que muestren el estado hídrico superficial, identificando zonas no

anegadas para la potencial instalación de estaciones de monitoreo ambiental.

7

1. Introducción

8

1.1. Principios de la teledetección

La teledetección espacial ofrece ventajas únicas frente a otros medios de observación de la

Tierra como la teledetección aérea o el trabajo de campo, si bien es cierto que los datos

satelitales no sustituyen a las observaciones in situ sino que las complementan. En

teledetección, las observaciones en el terreno son siempre necesarias tanto para la calibración

de los datos como para la comprobación final de la información obtenida. Las ventajas se derivan

de que las observaciones desde el espacio proporcionan:

Cobertura global y sinóptica: los sensores que se encuentran ubicados en las

plataformas espaciales logran cubrir casi la totalidad de la superficie terrestre y por

lo tanto se puede obtener información de zonas o regiones de difícil acceso.

Además, debido a la extensa área que es capaz de captarse, la visión sinóptica

permite la observación de algunos fenómenos, como relieve, estructuras geológicas,

distribución de cobertura del suelo, etc., que no podrían realizarse en un análisis en

escala más detallada. Así como es válido para zonas amplias, también lo es para

zonas más pequeñas de algunos kilómetros cuadrados ya que se cuenta con

sensores de alta resolución

Frecuencia temporal y actualización de datos: los satélites proporcionan

información con una frecuencia temporal alta, por lo tanto es posible el estudio de

fenómenos dinámicos, detección de cambios y actualización constante; por ejemplo

pueden estudiarse inundaciones, evolución de cultivos, océanos, entre otros.

Homogeneidad de los datos: debido a que los datos son obtenidos siempre por el

mismo instrumento, son espacialmente consistentes en comparación de los

tomados a campo que pueden ser registrados por diferentes instrumentos.

Formato digital: los sensores proporcionan datos digitales que deben ser tratados

de forma informática, por lo cual se pueden analizar grandes cantidades de datos

simultáneamente y se agiliza el proceso de visualización e interpretación

Aplicaciones multidisciplinarias: los datos proporcionados sobre la superficie

terrestre pueden ser utilizados para distintas especialidades y para aplicaciones muy

diversas. [Sobrino et al., 2000]

La teledetección se lleva a cabo a través de sensores, instrumentos susceptibles de detectar la

señal electromagnética que les llega de la Tierra y la atmósfera, convirtiéndola en un formato

digital capaz de poder ser analizado.

Dependiendo de la forma en que se registra la señal, los sensores se agrupan en dos familias:

Los que permiten una adquisición casi instantánea del conjunto de la escena

observada como las cámaras de fotos y las cámaras electromagnéticas de barrido;

Y los sensores que ofrecen una adquisición secuencial de elementos de la imagen,

con los cuales dato a dato, se constituye el conjunto de la escena.

Ejemplo de este último tipo de sensores son los radiómetros multiespectrales, los cuales

registran la radiación reflejada y emitida por la superficie terrestre y la separan en distintas

bandas espectrales por medio de prismas, espejos dicroicos o filtros. Adquieren información de

9

manera secuencial, a intervalos regulares, de forma que cada medida corresponde a un ángulo

de visión denominado IFOV (Instantaneous Field of View) o “campo de visión instantáneo”. La

radiación electromagnética es captada por una serie de detectores, sensibles a distintas

longitudes de onda, que la transforma en impulsos eléctricos proporcionales a la intensidad de

la radiación recibida. Esta señal es convertida a formato digital de forma que la señal

correspondiente a un IFOV se traduce en un dato numérico, que en la imagen corresponde al

píxel y se lo denomina nivel digital (ND). [Sobrino et al., 2000]

Cuando se habla de resolución de un sensor se hace referencia a la habilidad de registrar y

discriminar información en detalle que estos poseen, dependiendo del efecto combinado de sus

distintos componentes. La resolución de un sensor implica considerar la calidad de la

información aportada en distintos aspectos, por lo que se habla de cuatro tipos de resoluciones:

Resolución Temporal: es la frecuencia con la que el sensor adquiere imágenes de la

misma porción de la superficie terrestre;

Resolución Espacial: está dada por el IFOV, esto es el tamaño de la mínima unidad

de la imagen de la que se tiene información, denominado píxel. Depende de la

apertura del dispositivo óptico del sensor;

Resolución Espectral: expresa su aptitud para separar señales de longitudes de onda

diferentes y depende del dispositivo de filtro óptico que separa la radiación

incidente en bandas espectrales más o menos amplias. Indica el número y ancho de

las bandas espectrales en que un sensor registra la radiación;

Resolución Radiométrica: hace referencia a la sensibilidad del sensor y expresa su

aptitud, en una banda espectral dada, para identificar señales electromagnéticas de

energía diferentes. Se mide en cantidad de niveles de grises y suele expresarse

mediante el número de bits (8, 16, 24 entre otros) necesarios que se precisan para

almacenar cada píxel. Cuanto mayor sea la precisión radiométrica mayor número de

detalles podrán captarse en la imagen.

10

1.2. Principios físicos de la teledetección

Para que la observación remota sea posible es necesario que entre los objetos y el sensor exista

algún tipo de interacción. Esta interacción se debe al flujo energético procedente de una fuente

de radiación electromagnética, la cual puede originarse de tres maneras diferentes, dos de ellas

natural, en estrecha relación con su temperatura, y otra artificial, la cual sería radiación emitida

por el propio sensor y reflejada por los objetos (radar).

En el caso de las dos fuentes naturales de radiación electromagnética se tiene que, el flujo

energético más importante en la teledetección es el proveniente de la luz solar, la cual tiene su

máximo de emisión para las longitudes de onda comprendidas en el espectro visible, entre 0,4–

0,7 µm. El sol ilumina la superficie terrestre, que refleja esa energía en función del tipo de

cubierta presente sobre ella. Ese flujo reflejado es el recogido por el sensor, que lo transmite

posteriormente a las estaciones receptoras. Entre superficie y receptor se interpone la

atmósfera que absorbe parte de la señal original. La observación remota también puede basarse

en la energía emitida por las propias cubiertas de la superficie terrestre, debido a que cualquier

cuerpo con una temperatura superior al cero absoluto (0 K) emite radiación electromagnética,

con una intensidad y composición espectral muy diferente a la emitida por el sol, ya que está

directamente relacionada con la temperatura (para el sol alrededor de 6000 K, para la Tierra 300

K). En este caso la energía electromagnética emitida por la Tierra alcanza su máximo en las

longitudes de onda del infrarrojo térmico, entre 8 – 14 µm. [Chuvieco, 2002]

A continuación se verá en mayor profundidad la interacción entre la radiación proveniente por

el sol con la atmósfera y la superficie terrestre, obteniendo las denominadas firmas espectrales;

y las leyes que dominan la emisividad de la Tierra.

La radiancia1 registrada por los sensores remotos debe realizar una trayectoria a través de la

atmósfera, a consecuencia de la cual sufre variados efectos. Estos efectos dependen de la

trayectoria recorrida, de las condiciones atmosféricas presentes y de la longitud de onda de la

radiación. Los efectos ocasionados son:

Dispersión: se refiere a la difusión de la radiación debido a la interacción con las

partículas en suspensión y las moléculas presentes en la atmósfera. Este efecto de

dispersión decrece a medida que aumenta la longitud de onda. Existen tres

mecanismos principales:

o Dispersión de Rayleigh: producida por las moléculas y partículas atmosféricas

que tienen un diámetro menor que la longitud de onda incidente, afectando

especialmente a las longitudes de onda más cortas del espectro visible. Esta

es la causa de que el cielo se vea de color azul.

o Dispersión de Mie: se produce cuando las partículas y moléculas tienen un

diámetro de igual tamaño que la longitud de la onda de la energía incidente,

afectando singularmente a longitudes de onda más largas que la dispersión

Rayleigh.

1 Radiancia: flujo radiativo procedente de una superficie elemental, dA, en una dirección dada, por unidad de ángulo sólido y por unidad de superficie normalmente situada a la dirección de propagación.

11

o Dispersión no selectiva: se produce cuando las partículas y moléculas

atmosféricas presentan un diámetro de mayor tamaño que la longitud de

onda de la radiación. Un caso típico es el color blanco de las nubes, ya que los

elementos y partículas que las forman reflejan con igual intensidad todas las

longitudes de onda dentro del visible (azul, verde, rojo).

Absorción: ligada a la retención de energía por parte de los diferentes componentes

de la atmósfera, sobre todo del vapor de agua (H2O), el dióxido de carbono (CO2), el

oxígeno (O2) y el ozono (O3), aunque este fenómeno de la absorción es muy

selectivo, limitándose a determinadas longitudes de onda dentro del espectro

electromagnético. Las regiones del espectro donde estos procesos son débiles, y por

lo tanto la transmisión de energía se produce con facilidad, reciben el nombre de

“ventana atmosférica” (Figura 1). Lógicamente, los principales sensores utilizados

en los sistemas de teledetección espacial se centran en las regiones de estas

ventanas atmosféricas. [ESA, 2017]

1Figura 1. Ventana atmosférica. Absorción de la radiación incidente por parte de los gases presentes en la

atmósfera. [Tomado de la ESA, 2017].

Una vez que la radiación llega a la superficie terrestre sufre diferentes procesos, pudiendo ser

reflejada, absorbida o transmitida, dependiendo de la naturaleza de los objetos y de la longitud

de onda. Aplicando el principio de la conservación de la energía se tiene que:

𝐸𝑖 = 𝐸𝑟 + 𝐸𝑎 + 𝐸𝑡 (1)

Donde 𝐸𝑖 hace referencia a la energía incidente, 𝐸𝑟 a la energía reflejada, 𝐸𝑎 es la energía

absorbida y la 𝐸𝑡 la energía transmitida.

Las proporciones de energía reflejada, absorbida y transmitida varían para cada objeto y a su

vez, para un mismo objeto, las mencionadas proporciones varían con las longitudes de onda de

la radiación incidente. Esto permite que dos objetos puedan ser no distinguibles en una porción

del espectro y perfectamente diferenciables en otra.

Se debe tener en cuenta que la reflexión de los objetos depende, en gran medida, de su

naturaleza interna y del grado de rugosidad de la superficie, pudiéndose diferenciar dos tipos

de reflexión extremas:

Reflexión especular: se produce en superficies lisas y planas (donde las variaciones

altimétricas de la rugosidad superficial sean menores que la longitud de onda). Aquí

el ángulo de reflexión es igual al de incidencia.

12

Reflexión difusa: cuando las variaciones de la rugosidad superficial son mayores que

la longitud de onda, la energía es reflejada más o menos uniformemente en todas

las direcciones.

Sin embargo, lo predominante en la naturaleza es una mezcla de ambos tipos, originándose

grandes diferencias de reflectividad entre los objetos debido a la variabilidad de las texturas

superficiales; siendo la reflectividad 𝜌 la relación entre el flujo de energía reflejada, ϕ𝑟, y el flujo

de la energía incidente, ϕ𝑖:

𝜌 =ϕ𝑟

ϕ𝑖 (2)

La variación de la reflectividad en función de la longitud de onda se la denomina firma espectral,

considerada la medida cuantitativa de las propiedad espectrales de un objeto en una o varias

bandas espectrales. En la Figura 2 se puede observar la firma espectral para tres superficies

diferentes (agua, vegetación y suelo).

2Figura 2. Firmas espectrales de agua, suelo y vegetación con ubicación de las bandas del sensor Enhanced

Thematic Mapper (ETM+).

La reflectividad del suelo aumenta ligeramente de la gama visible a la infrarroja del espectro. El

agua clara en cambio, sólo refleja la gama de luz visible. Como el agua casi no se refleja en la

gama cercana al infrarrojo, se distingue muy bien de otras superficies. Estas superficies acuáticas

aparecerán claramente delimitadas como áreas oscuras (ND de valores bajos) en imágenes

registradas en la gama cercana al infrarrojo. En cambio, la firma espectral de las plantas verdes

es muy característica. La clorofila de una planta en crecimiento absorbe la luz visible y

especialmente la luz roja para usarla en el proceso de fotosíntesis, mientras que la luz cercana

al infrarrojo es reflejada de manera muy eficaz ya que a la planta no le sirve. Por tanto, la

reflectividad de la vegetación en las gamas cercanas al infrarrojo y visible del espectro varía

considerablemente [ESA, 2016].

En lo que respecta a la emisividad de la Tierra, se sabe que la cantidad de radiación emitida va a

ser diferente para diferentes longitudes de onda, y al mismo tiempo, va a depender de la

temperatura de la superficie. La ecuación que nos da la distribución espectral de la radiación

emitida se conoce como Ley de Planck:

13

𝐵𝜆(𝑇) =𝐶1

𝜆5[𝑒𝑥𝑝(𝐶2𝜆𝑇

)−1] (3)

Donde 𝐶1 = 2ℎ𝑐2 = 1,191 𝑥 108𝑊𝑚−2𝜇𝑚4𝑆𝑟−1, 𝐶2 = ℎ𝑐𝑘⁄ = 1,4388 𝑥 104𝜇𝑚𝐾, y 𝐵𝜆(𝑇)

representa la cantidad de energía emitida en la longitud de onda λ por cada metro cuadrado de

superficie cada segundo. Dicha ecuación fue obtenida por Planck aplicada al concepto de

radiación de un cuerpo negro, el cual se define como un cuerpo que absorbe perfectamente

toda la radiación incidente sobre él.

De esta ecuación se derivan dos ecuaciones que describen de forma más simple la relación de

la temperatura con la radiación. En primer lugar la ley de Stefan-Boltzman:

𝑀𝐵 = 𝜎𝑇4 (4)

Esta ecuación es el resultado de la integral para todas las longitudes de onda de la ley de Planck

y permite, por tanto, calcular el poder emisivo total de un cuerpo negro a la temperatura

sumando las emisiones para cada una de las longitudes de onda; σ es la constante de Stefan

cuyo valor es 5,67 x 10−8W𝑚−2𝐾−4 . En segundo lugar se tiene la ley de Wien

𝜆𝑚á𝑥 =2,9875 𝑥 10−3𝑚𝐾

𝑇 (5)

Esta Ley permite calcular la longitud de onda a la cual se produce el pico máximo de emisión de

energía de un cuerpo negro a una temperatura dada.

Debido a que no existen cuerpos negros perfectos en la naturaleza, se tiene que cualquier

cuerpo a una temperatura determinada le corresponde una radiancia 𝐿𝜆(𝑇), que en función de

la del cuerpo negro 𝐵𝜆(𝑇), se puede escribir como:

𝐿𝜆(𝑇) = 𝜖𝜆𝐵𝜆(𝑇) (6)

La emisividad es un factor que describe la eficiencia de radiar energía de un objeto en

comparación con la de un cuerpo negro a su misma temperatura. [OCW, UM 2017]

En la Figura 3 se pueden apreciar las curvas asociadas a un cuerpo negro que emite a 6000 K y

otro a 300 K, equivalentes a la superficie del Sol y la Tierra respectivamente. Los máximos de

emisión se centran en torno a los 0,5 µm (espectro visible), en el primer caso, y en el segundo

caso alrededor de los 11 µm (infrarrojo térmico).

14

3Figura 3. Emisión de dos cuerpos negros, uno a 6000 K y otro a 300 K.

15

1.3. Misión Landsat

La serie de satélites Landsat se inicia en los años 70 y se considera el programa más fructífero

puesto en marcha que ha proporcionado datos multiespectrales de alta resolución, ofreciendo

imágenes visualmente impactantes y científicamente valiosas, siendo un recurso único para los

que trabajan en la agricultura, geología, silvicultura, ordenación del territorio, educación,

cartografía y la investigación del cambio global. La serie se encuentra formada por ocho misiones

satélites, su mantenimiento y operación está a cargo de la Administración de la Aeronáutica y

del Espacio (NASA) y la producción y comercialización de las imágenes depende del Servicio

Geológico de los Estados Unidos (USGS).

El 23 de julio de 1972 se lanzó el satélite ERST-1 (Earth Resources Technology Satellite),

rebautizado posteriormente como Landsat 1, y junto con el Landsat 2 y 3 lanzados

respectivamente en 1975 y 1978, constituyeron en su conjunto la primera generación de los

Landsat, los cuales tenían a bordo el sensor MSS (Multispectral Scanning System) de barrido

multiespectral. En 1982 inicia la segunda generación con el lanzamiento del Landsat 4 y 5 en el

año 1984 los cuales mantenían el sensor MSS incorporándose a su vez un nuevo sensor

denominado TM (Thematic Mapper) que proporciona datos de mayor resolución espacial,

espectral y radiométrica. Landsat 5 incorpora una banda en el térmico siendo uno de las

primeras misiones con una banda de buena resolución espacial en este sector del espectro

electromagnético. El Landsat 6 no pudo alcanzar su órbita en 1993. En el año 1999 se lanzó el

Landsat 7 con un nuevo sensor denominado ETM+. Lanzado el 8 de febrero de 2013, el Landsat

8 contiene los sensores OLI (Operational Land Imager) y TIRS (Thermal Infrared Sensor). Para el

año 2020 está previsto poner en marcha el Landsat 9 (Figura 4). [Landsat Missions, USGS 2016]

4Figura 4. Años de puesta en órbita de satélites de la misión Landsat. [Tomado de Landsat Missions, USGS 2016].

Los satélites Landsat son heliosincrónicos, esto quiere decir que giran en una órbita cuasi polar

de norte a sur a una altura determinada, dependiendo del tipo de satélite, y con una inclinación

específica. Al girar la Tierra sobre su eje, cada vez que el satélite completa una vuelta se escanea

una nueva franja de la superficie de la Tierra lo cual define la resolución temporal [Sobrino et al,

2000].

A continuación se describen las principales características y diferencias entro los satélites

Landsat 7 y 8.

El ETM+ es un radiómetro multiespectral de barrido (“whiskbroom”), los cuales adquieren

información en una serie de líneas procedentes de estrechas franjas de terreno transversales a

16

la dirección del desplazamiento del satélite. En cada barrido, la energía recibida es muestreada

desde un lado a otro del sensor mediante un espejo rotatorio. A medida que el satélite se

desplaza, sucesivos barridos conforman una imagen bidimensional de la superficie terrestre. Así,

una línea de barrido de radiómetro equivale a una línea de píxeles en la imagen [Sobrino et al.,

2000].

En cambio, tanto OLI como TIRS, son sensores del tipo radiómetro de empuje. Estos sensores

trabajan con barras de detectores lineales, los cuales a su vez tienen miles de detectores por

banda espectral. Los detectores alineados a través de los planos focales del instrumento recogen

las imágenes como si fuera una “escoba de empuje o pushbroom” (similar a como funciona un

escáner de impresora). De este modo se tiene un instrumento más sensible proporcionando una

mejor información de la superficie terrestre con menos partes móviles [Landsat Missions, USGS

2016].

Los datos generados por OLI y TIRS se cuantifican a 12 bits, en comparación con los datos de 8

bits producidos por el ETM+. Esto quiere decir que el valor de un píxel, en el primer caso, está

comprendido entre 0-4095 (212=4096 niveles potenciales), contra los 256 niveles potenciales

que se conseguían con una resolución de 8 bits (28=256). La orbita de ambos satélites están a

una altura de 705 km, con una inclinación de 98,2° y resolución temporal de 16 días. Poseen un

tamaño de escena de 185 km por 170 km, aproximadamente.

El OLI fue diseñado para detectar las mismas bandas espectrales de los anteriores instrumentos

del Landsat (es decir sensores, TM y ETM+), con la excepción de una banda en el infrarrojo

térmico. Además de las 7 bandas multiespectrales del anterior Landsat (seis de las cuales han

sido refinadas) OLI agrega nuevas bandas espectrales, una banda azul “costera” (banda 1) y una

banda en el infrarrojo de onda corta “cirros” (banda 9). Estas nuevas bandas, facilitan el estudio

de la calidad del agua y la detección de nubes altas y delgadas. El TIRS recoge datos de otras dos

bandas espectrales en la región térmica, anteriormente cubierta por una única banda de ancho

espectral en Landsat 7, midiendo la energía térmica de la superficie de la tierra. En la Tabla 1 se

muestra la comparación de las bandas de los sensores ETM+, OLI, TIRS de Landsat 7 y 8 [Ariza,

2013].

Tabla 1. Bandas espectrales de sensores OLI y TIRS comparadas con las bandas espectrales del sensor ETM+.

[Tomado de Landsat Missions, USGS 2016]

Landsat 7, ETM+ Landsat 8, OLI y TIRS

Resolución espacial, ancho de banda (µm) Resolución espacial, ancho de banda (µm)

30 m Azul “costera” 0,435 – 0,451 Banda 1

Banda 1 30 m Azul 0,441 – 0,514 30 m Azul 0,452 – 0,512 Banda 2

Banda 2 30 m Verde 0,519 – 0,601 30 m Verde 0,533 – 0,590 Banda 3

Banda 3 30 m Rojo 0,631 – 0,692 30 m Rojo 0,636 – 0,673 Banda 4

Banda 4 30 m NIR 0,772 – 0,898 30 m NIR 0,851 – 0,879 Banda 5

Banda 5 30 m MIR 1 1,547 – 1,749 30 m MIR 1 1,566 – 1,651 Banda 6

Banda 6 60 m Térmico 10,31 – 12,36 100 m Térmico 1 10,60 – 11,19 Banda 10

100 m Térmico 2 11,50 – 12,51 Banda 11

Banda 7 30 m MIR 2 2,064 – 2,345 30 m MIR 2 2,107 – 2,294 Banda 7

Banda 8 15 m Pan 0,515 – 0,896 15 m Pan 0,503 – 0,676 Banda 8

30 m Cirrus 1,363 – 1,384 Banda 9

En mayo del 2003 el sensor ETM+ sufrió un fallo en uno de sus instrumentos denominado Scan

Line Corrector (SLC). El SLC compensa el movimiento hacia adelante del satélite durante la

17

adquisición de las imágenes. Sin el SLC, el área escaneada por el sensor delinea un patrón de

zigzag como se puede apreciar en la Figura 5, causando que parte de los datos registrados estén

duplicados y, la parte correspondiente al terreno bajo el satélite, no sea registrada en absoluto,

quedando las regiones duplicadas y las no registradas de la imagen con el valor 0. Esto significa

que dichas imágenes (SLC-off) contienen datos reales intercalados con franjas negras de datos

faltantes, denominadas gaps (el equivalente al valor 0 en todas las bandas) [Rodríguez Ramos,

2009].

5Figura 5. Camino del escáner ETM+ con y sin el SLC. [Tomado de Rodríguez Ramos, 2009].

Los gaps provocan aproximadamente, la pérdida de un 22% de la información de cada imagen.

Están dispuestos en franjas inclinadas hacia la izquierda unos 8° respecto a la orientación

horizontal debido a la rotación de la imagen, y aparecen en intervalos de 33 píxeles. Estas franjas

tienen hasta 15 píxeles en el borde de la imagen, y van disminuyendo gradualmente camino al

centro hasta desaparecer [Rodríguez Ramos, 2009].

Existen diversas técnicas que se han ido desarrollando para compensar los gaps presentes en las

imágenes, las cuales se pueden dividir en tres grandes grupos:

Basados en múltiples imágenes: los gaps de una imagen primaria, son reconstruidos

usando otras imágenes, que contienen información válida en la zona

correspondiente. El problema de estas técnicas surge cuando existen diferencias

importantes entre los datos de las distintas imágenes, debido a cambios en el

terreno, atmosféricos o de la radiación solar, entre otros.

Basados en una sola imagen: funcionan utilizando las correlaciones entre los píxeles

de la imagen, obtenidas por técnicas geoestadísticas de interpolación, donde las

áreas vacías son reconstruidas usando datos válidos de la propia imagen. Estas

técnicas tienen como principal problema que los píxeles son totalmente creados vía

interpolación y sus resultados son variables en cuanto a confiabilidad.

Híbridos: aprovecha las sinergias existentes entre los dos anteriores.

18

1.4. Técnicas de tratamiento

Los métodos y técnicas de teledetección que se emplean en el presente trabajo se describen a

continuación:

1. La aplicación del Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI por sus siglas en inglés)

fue propuesto por Gao (1996), para ser utilizado como una medida de las moléculas de

agua líquida en la vegetación. Combina la banda del infrarrojo cercano (NIR) con la banda

del infrarrojo medio (MIR 1), resaltando de este modo la baja reflectividad que presenta

el agua para NIR, distinguiéndose muy bien de otras superficies como el suelo y la

vegetación (ver Figura 2). Su ecuación queda determinada por:

𝑁𝐷𝑊𝐼 =𝑁𝐼𝑅−𝑀𝐼𝑅1

𝑁𝐼𝑅+𝑀𝐼𝑅1 (7)

El rango del NDWI varía entre -1 y 1. Valores positivos cercanos a 1 corresponden a agua

debido a que la reflectividad es mayor en NIR que en MIR 1, mientras que valores

negativos indican vegetación sin humedad en hojas o suelos secos, en donde se tiene una

mayor reflectividad para la región del MIR1. [Jackson et al., 2009]

2. La aplicación del Índice de Agua de Diferencia Normalizada Modificado (MNDWI)

propuesto por Xu (2006). Es considerado una modificación del NDWI propuesto por

Mc.Feeters [Xu, 2006] utilizado para delimitar los cuerpos de agua permanente. El índice

MNDWI, queda definido por:

𝑀𝑁𝐷𝑊𝐼 =𝑣𝑒𝑟𝑑𝑒−𝑀𝐼𝑅1

𝑣𝑒𝑟𝑑𝑒+𝑀𝐼𝑅1 (8)

En donde la banda verde hace referencia a las longitudes de onda del espectro visible

verde. El agua tendrá valores positivos debido a la baja reflectividad que presenta en la

región del MIR 1, mientras que tanto las edificaciones como la vegetación y el suelo

tendrán valores negativos (mayores o menores dependiendo del caso que se trate)

debido a que tienen una mayor reflectividad en el MIR 1 que en la banda verde. [Xu 2006]

3. Teniendo en cuentas las firmas espectrales, es posible analizar mediante los histogramas

de las imágenes, las reflectividades obtenidas en las bandas de forma individual. En el

caso de cuerpos de agua las bandas seleccionadas para estudiar sus límites son las

correspondientes a las longitudes de onda del infrarrojo cercano y medio, debido a que

en esta región presentan una baja reflectividad en comparación con el suelo y la

vegetación.

4. Otra técnica puede ser la obtención de nuevas bandas mediante la combinación lineal de

las originales, realzando algunos rasgos de interés en la escena. Ejemplo de esta técnica

es la Transformación de Tasseled Cap, TTC, la cual tiende a resaltar el comportamiento

espectral de la vegetación y el suelo, a partir de crear nuevos ejes mejores ajustados a

ese espacio físico. En ese nuevo sistema de coordenadas se pretende que sea más nítida

la separación entre ambas cubiertas [Chuvieco, 2002]. Los coeficientes de la TTC

utilizados para crear las bandas resultantes de la transformación, se derivan

estadísticamente a partir de imágenes y de observaciones empíricas, siendo de este

modo específicos para cada sensor [Crist et al., 1986].

19

En el caso de los sensores ETM+ y OLI, las tres bandas principales obtenidas una vez

aplicada la TTC son la banda de brillo, verdor y humedad. Esta última es la que resulta de

interés analizar debido a que contraste la suma de las bandas del visible e infrarrojo

cercano, con la suma de las bandas del infrarrojo lejano. Los cambios en el estado de

humedad afectan a las bandas de la región del infrarrojo lejano de una forma más

sustancial que a las otras, es por esto que un contraste entre estos dos conjuntos resalta

las características relacionadas con la humedad de las escenas.

Este método demuestra que la información sobre la vegetación y suelo, brindada por las

bandas de los sensores, ocupa tres dimensiones definidas por dos planos, el plano de la

vegetación (definido por la banda de brillo y verdor), el plano del suelo (definido por la

banda de humedad y brillo) y una zona de transición, entre ambos planos (Figura 6).

6Figura 6. Planos de la TTC para satélite Landsat 7. [Tomado de Crist et al., 1984].

5. Los métodos de clasificación digital de la imagen, donde bajo cierto criterio de similitud

se agrupan los píxeles, dan como resultado una nueva imagen que condensa la

información digital contenida en las diversas bandas espectrales que conforman la

imagen original. Cada nivel digital de la imagen final no es más que un indicador de la

categoría en la que se ha incluido al píxel. Existen dos tipos de clasificaciones, la no

supervisada, en la cual se definen clases espectrales y la supervisada, en la cual se definen

clases informacionales. Ambas desarrolladas a continuación:

5.1. Clasificación no supervisada: no se establece ninguna clase a priori, aunque es

necesario determinar el número de clases que se quiere obtener, y se deja que las

defina un procedimiento estadístico, debiendo luego un operador identificar a que

clases informacionales corresponden.

El método más utilizado es el ISODATA, el cual presenta diferentes parámetros,

entre ellos: números máximos y mínimos de clases espectrales, distancia mínima

entre clases, número mínimo de puntos en una clase, número máximo clases que

pueden intervenir en una operación de fusión simultáneamente, número máximo

de iteraciones, entre otros.

Como punto de origen se toman, n puntos arbitrariamente situados, estando n entre

el número mínimo y máximo de clases que se esperan obtener (centro de partida).

Luego se asignan el resto de puntos de la imagen al centro más próximo, aplicando

el concepto de distancia euclídea (puede ser otro concepto, como la distancia

euclídea al cuadrado, la distancia del coseno, entre otros). A continuación se

20

calculan el número de puntos de cada clase, su media y varianza, precediendo con

su fusión o disgregación, según sea necesario. Si hay fusiones o disgregaciones se

recalculan los centros de los grupos implicados y si no se da ninguna de las

condiciones de finalización del algoritmo, se procede a una nueva iteración. Una vez

alcanzadas las finalizaciones del algoritmo, se obtiene una serie de grupos de píxeles

espectralmente homogéneos [Sobrino et al. 2000; UM, 2016].

5.2. Clasificación supervisada: se basa en la disponibilidad de áreas de entrenamiento,

de las que se conoce a priori la clase a la que pertenecen y que servirán para generar

una firma espectral característica de cada una de las clases informacionales.

Mediante un criterio específico de selección se asigna cada píxel a una de las clases

[OCW, UM 2017].

Uno de los criterios más utilizados es el de máxima verosimilitud, el cual se basa en

considerar que los ND de los puntos pertenecientes a una misma clase presentan

una variación natural que sigue estadísticamente una distribución normal.

Para decidir a qué clase se asigna un píxel, se calcula la probabilidad que tiene dicho

punto de aparecer en cada una de las clases, es decir se calculan todas las P(X/Ci)

donde X es el vector que representa el punto en estudio y los Ci i=1…k representan

las clases informacionales. El punto se asigna a la clase que presente la mayor

probabilidad. Los parámetros estadísticos de la distribución se calculan a partir de

las muestras que han sido seleccionadas como áreas de entrenamiento [Sobrino et

al. 2000]

6. La temperatura de superficie, LST, se calcula utilizando la ecuación de transferencia

radiativa:

𝐿𝑠𝑎𝑡 = [𝜀𝐵(𝑇) + (1 − 𝜀)𝐿𝑎𝑡𝑚↓ ]𝜏 + 𝐿𝑎𝑡𝑚

↑ (9)

Donde B(T) (W m-2 sr-1 µm-1) es la función de Planck para la temperatura LST,

𝐿𝑠𝑎𝑡 (W m-2 sr-1 µm-1) es la radiancia captada por el sensor, 𝐿𝑎𝑡𝑚↑ (W m-2 sr-1 µm-1) es la

radiancia ascendente emitida por la atmósfera hacia el sensor, 𝐿𝑎𝑡𝑚↓ (W m-2 sr-1 µm-1) es

la radiancia descendente emitida por la atmósfera hacia la superficie y 𝜏 es la

transmisividad de la atmósfera. [Jimenez-Muños et al., 2010]

En un segundo paso, se aplica la inversa de la ley de Planck para obtener la temperatura

de superficie por medio de la siguiente ecuación:

𝐿𝑆𝑇 =𝐾2

𝑙𝑛 (𝐾1

𝐵(𝑇)+1)

(10)

Siendo 𝐾1 (W m-2 sr-1 µm-1) y 𝐾2 (kelvin) las constante de calibración para la banda

térmica del sensor.

Esta banda de LST junto con las bandas originales de reflectividad, son utilizadas para

llevar a delante la clasificación digital de la imagen, debido a que los cuerpos de agua

presentan una temperatura inferior, pudiendo ser de utilidad en la definición de las

clases.

21

2. Materiales y métodos

22

2.1. Descripción de la cuenca

La cuenca baja del Río Salado (Figura 7), que comúnmente se denomina Pampa deprimida, es

una región hídrica que se encuentra ubicada en el centro de la provincia de Buenos Aires con un

área de 39.324 km2. La forma una serie de arroyos que corren de sur a noreste por una planicie

de escasa pendiente donde diferentes canales ayudan a que las aguas alcancen la bahía de

Samborombón. Se la considera de vertiente atlántica por tener obras artificiales que sustituyen

la escorrentía natural y le permiten comunicarse con el mar. Limita al norte y oeste con la cuenca

del río Salado; por el sur, las cuencas de arroyos del sudoeste de la provincia de Buenos Aires y

por el este, con la zona de médanos costeros. La llanura donde se desarrolla esta cuenca es una

extensa planicie de origen reciente, con pendiente general hacia el Noreste.

La región presenta características propias de la llanura donde las pendientes son casi nulas y los

micro relieves adquieren importancia, en zonas más bajas se acumula el agua y constituyen

bañados, lagunas; es una zona deprimida con deficiente evacuación hídrica donde abundan

sistemas de lagunas y hay muy pocos cauces de gran caudal. El clima es templado cálido con

heladas en invierno y primavera. Las precipitaciones disminuyen hacia el sur-oeste de 1000 a

700 mm anuales. Si bien las precipitaciones se registran durante todo el año, son más intensas

en primavera y otoño [MINISTERIO, 2016].

7Figura 7. Vertiente sur de la cuenca del río Salado (área de estudio), límite de cuenca, subcuencas y localidades.

23

2.2. Preprocesado

La vertiente sur de la cuenca del Río Salado está cubierta en su totalidad por cuatro imágenes

Landsat correspondientes a las escenas 224/85, 224/86, 225/85 y 225/86 del World-wide

Reference System, de modo que por cada fecha seleccionada para su análisis se descargaron

cuatro imágenes.

Desde el servidor de la ESPA Ordering Interface (USGS, http://glovis.usgs.gov/), se descargaron

para cada fecha los productos de las imágenes que contenían las bandas de la reflectividad de

superficie. A su vez se descargaron las imágenes de Temperaturas de Brillo, producto obtenido

a partir de la banda 6 en el Landsat 7 y por medio de la banda 10 en el Landsat 8 [Landsat

Missions, Users Handbook 2016].

También se descargaron desde el servidor de la ESPA las máscaras de nubes obtenidas mediante

la implementación del algoritmo Automatic Cloud Cover Assessment (ACCA). Este algoritmo

trabaja bajo la premisa de que las nubes son más brillantes y más frías que la mayoría de las

superficies de la Tierra. De este modo, se aplican diversos filtros a distintas bandas logrando

obtener como resultado final una máscara binaria (banda de solo dos valores de ND) en la cual

se distinguen las nubes de un color negro, con ND=0, y las regiones libres de nubes de un color

blanco, con ND=1. [Landsat Missions, ACCA 2017]

Se utilizó el software ENVI Classic 5.3 para el preprocesado y procesado de las imágenes. Para

cada escena (fecha seleccionada para la aplicación de los métodos y técnicas) se confeccionó un

mosaico georreferenciando cada una de las cuatro imágenes que la componen. De este modo

se tuvo un único archivo sobre el cual se aplicó el vector que representa la cuenca baja del Río

Salado, obteniendo como resultado el área de estudio final.

En el caso de las escenas procedentes de Landsat 7 SLC-off, a cada imagen se le aplicó un

algoritmo basado en los métodos propuestos por la USGS, mediante la interpolación de los

píxeles con información válida para poder estimar los valores de los píxeles faltantes [Landsat

Missions, SLC-off 2016].

24

2.3 Desarrollo metodológico y procesado de imágenes

La metodología llevada a cabo en este TF se resume a continuación.

En primer lugar, se obtuvieron para el periodo 2000 – 2014 los datos de precipitaciones de las

estaciones de las ciudades de Las Flores, Azul, Olavarría, Tandil y Dolores, pertenecientes a la

vertiente sur de la cuenca del Río Salado, para identificar extremos hídricos con condiciones de

máxima área anegada. Los datos meteorológicos utilizados de precipitaciones diarias en

milímetros (P), fueron brindados por el Servicio Meteorológico Nacional. La Tabla 2 muestra la

ubicación de cada una de las estaciones utilizadas y su ubicación geográfica se puede ver en la

Figura 7, sección 2.1.

Tabla 2. Información de estaciones meteorológicas utilizadas en este trabajo y número de identificación de éstas de

acuerdo al SMN.

Número de estación Ciudad Latitud (°) Longitud (°) Elevación (m)

87563 Las Flores -36,07 -59,10 38

87641 Azul -36,83 -59,88 146

87643 Olavarría -36,88 -60,22 165

87645 Tandil -37,24 -59,23 175

87648 Dolores -36,35 -57,73 9

Luego del análisis de las precipitaciones, se prosiguió con la selección y descarga de las

imágenes. Una vez obtenidas todas las imágenes se realizó un preprocesado para trabajar sólo

con el área de estudio y eliminar o corregir, dependiendo del caso, los píxeles que podrían

presentar un inconveniente en la aplicación de los métodos (Sección 2.2).

En el caso de la obtención de los índices se utilizó la herramienta Band Math. Se aplicó la

ecuación 7 para la obtención del NDWI (bandas NIR y MIR 1) y la ecuación 8 para la obtención

del MNDWI (bandas del verde y MIR 1). Los números de bandas correspondientes a la región

verde, NIR y MIR 1 utilizadas para cada índice varían según el satélite, como se puede apreciar

en la Tabla 1, Sección 1.3.

Para llevar adelante el análisis de la reflectividad del agua a partir de una banda individual se

optó por la banda MIR 1, debido a que demuestra ser menos sensible a la carga de sedimentos

del agua y, por lo tanto, tiene una mejor capacidad para delinear el límite agua-suelo en aguas

turbias, en comparación con la banda NIR [Bustamante et al., 2005].

Teniendo en cuenta que los ND de las imágenes descargadas tienen un factor de escala de

0,0001, para analizar la información física de la reflectividad de la banda MIR 1, se multiplicó

esta por dicho factor.

Una vez obtenidas las imágenes resultantes de estos tres métodos, se realizó un suavizado para

una mejor interpretación de los resultados. Para el suavizado se aplicó un filtro de convolución,

el cual consiste en producir una imagen de salida en la que el ND de un píxel dado sea función

de una media ponderada de los ND de los píxeles vecinos.

Es necesario explicar la frecuencia espacial de la imagen para comprender el filtro que fue

aplicado. Esta frecuencia se define como el número de cambios en los valores de brillo por

unidad de distancia. Si hay muy pocos cambios en valores de brillo sobre un área dada, esta es

llamada área de frecuencia baja. El filtro que se aplicó se denomina de paso bajo (matriz de 5x5),

25

el cual elimina la información de frecuencia alta reteniendo la de frecuencia baja, reduciendo el

ruido [Della Vedova, 2013].

Luego de aplicar los filtros, se analizaron los histogramas de las imágenes donde se

seleccionaron los intervalos que contenían los píxeles con agua, sobre los cuales se aplicó un

ajuste lineal. De este modo se logró realzar las regiones con presencia de agua.

Siendo el objetivo principal de este TF la detección de zonas no anegables para la instalación de

estaciones de monitoreo ambiental, mediante la generación de una máscara, se realizó la

binarización de las imágenes para los distintos métodos. Dicha binarización consistió en destacar

las zonas anegadas de color negro (valores de ND = 0) y las zonas no anegadas de color blanco

(valores de ND = 1), teniendo en cuenta el análisis de los histogramas realizados previamente y

la información teórica.

Los resultados de las imágenes binarias para estos tres métodos se correlacionaron con los

vectores de cuerpos de agua permanentes y cursos de agua para el área de estudio, descargados

desde el Instituto Geográfico Nacional (IGN), permitiendo de este modo el análisis de la

consistencia de los métodos.

Para llevar adelante la Transformación de Tasseled Cap, TTC, se realizó la sumatoria de las

bandas originales de cada sensor multiplicadas por sus correspondientes coeficientes. La Tabla

3 muestra los coeficientes TTC para el sensor ETM+ [Huang et al., 2002] y para el sensor OLI

[Muhammad et al., 2014].

Tabla 3. Coeficientes de transformación Tasseled Cap para el sensor ETM+ y OLI

Satélite Banda Componente

Brillo Verdor Humedad

Landsat 7

1 0,3561 -0,3344 0,2626

2 0,3972 -0,3544 0,2141

3 0,3904 -0,4556 0,09269

4 0,6966 0,6966 0,0656

5 0,2286 -0,0242 -0,7629

7 0,1596 -0,2630 -0,5388

Landsat 8

2 0,3029 -0,2941 0,1511

3 0,2786 -0,2430 0,1973

4 0,4733 -0,5424 0,3283

5 0,5599 0,7276 0,3407

6 0,5080 0,0713 -0,7117

7 0,1872 -0,1608 -0,4559

En el caso de las escenas de Landsat 7 se utilizó la herramienta transform / Tasseled Cap,

brindada por ENVI, la cual dispone de los coeficientes específicos, mientras que para las escenas

del Landsat 8 se utilizó la herramienta Band Math.

Una vez obtenidas las nuevas bandas, se realizó una composición RGB2, en la cual se le asignó a

la banda de brillo el rojo, a la de verdor el verde y a la de humedad el azul.

2 La composición RGB (por sus siglas en inglés red, green, blue; rojo, verde, azul) es un concepto que se emplea para referirse a un modelo cromático que consiste en representar distintos colores a partir de la mezcla de estos tres colores primarios de la luz.

26

Luego se realizó un gráfico de dispersión del plano del suelo, donde en el eje y se representa la

banda de humedad y en el eje x la de brillo, a modo de estudiar las distribuciones de los distintos

tipos de superficie analizando la dirección en que la humedad desciende. Este análisis se realizó

en diferentes regiones de la cuenca, explorando el plano humedad – brillo, para diferentes

condiciones hídricas de las ventanas de dispersión disponibles en el software utilizado.

Como se explicó en la sección 1.4, la banda de mayor utilidad por la información que brinda es

la de humedad. Al igual que en el análisis de NDWI, MNDWI y banda MIR 1, a esta banda de

humedad se le aplicó un filtro de convolución de paso bajo, para luego analizar su histograma.

Teniendo en cuenta este análisis y el estudio del plano del suelo, se definieron los límites de ND

utilizados para su binarización.

Para el cálculo de la Temperatura de Superficie, LST, se utilizaron las imágenes de Temperatura

de Brillo, descargadas desde el servidor de la ESPA. Estas imágenes representan la temperatura

de la superficie al tope de la atmósfera, calculada mediante las bandas del infrarrojo térmico.

Para corregir estas temperaturas proporcionadas por el satélite a las temperaturas reales de la

superficie se aplicó en primera instancia la inversa de la ecuación de Planck:

𝐿𝑠𝑎𝑡 =𝐾1

𝑒𝑥𝑝(𝐾2𝑇

)−1 (11)

Donde los valores de 𝐾1 y 𝐾2 que son las constante de calibración para la banda térmica del

sensor están representados en la Tabla 4 [Chander et al., 2009] y T es la Temperatura de Brillo.

Tabla 4. Constantes de calibración de la banda térmica del ETM+ y TIRS.

Satélite Bandas 𝐾1(W m-2sr-1μm-1) 𝐾2(Kelvin)

Landsat 7 6 666,09 1282,71

Landsat 8 10 774,89 1321,08

Luego, por inversión directa de la ecuación de transferencia radiativa (ecuación 9) se obtuvo la

radiancia para un cuerpo negro 𝐵(𝑇) [Jiménez-Muñoz et al., 2010], con 𝜀 = 0,99 por

considerarse una emisividad casi total para el agua.

𝐵(𝑇) =(

𝐿𝑠𝑎𝑡−𝐿𝑎𝑡𝑚↑

𝜏)−(1−𝜀)𝐿𝑎𝑡𝑚

↓

𝜀 (12)

Para estimar los parámetros de la atmósfera (𝐿𝑎𝑡𝑚↑ , 𝐿𝑎𝑡𝑚

↓ y 𝜏) se utilizó en línea el código de

transferencia radiativa por medio de la página Web http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/ [Barsi et al.,

2005]. Estos valores fueron obtenidos para las latitudes y longitudes correspondientes a cada

imagen, en la hora de pasada del satélite (10:40 hora local), realizando finalmente un promedio

de sus valores (Tabla 5) para aplicar la ecuación 12.

http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/

27

Tabla 5. Valores calculados para las radiaciones atmosféricas hacia la tierra y hacia el exterior y la transmisividad

atmosférica, con sus respectivos promedios.

Fecha de la

escena

Latitud/Longitud

(Pasada/Fila) Fecha 𝐿𝑎𝑡𝑚

↓ Promedio 𝐿𝑎𝑡𝑚↑ Promedio 𝜏 Promedio

May2002 -36/-57,6 (224/85) 09/05/2002 1,53

1,44

0,92

0,87

0,86

0,86 -37,5/-58 (224/86) 09/05/2002 1,28 0,77 0,87

-36/-59,2 (225/85) 14/04/2002 1,60 0,97 0,85

-37,5/-59,6 (225/86) 14/04/2002 1,36 0,82 0,87

Sep2012 -36/-57,6 (224/85) 09/09/2012 0,96

0,96

0,57

0,57

0,91

0,91 -37,5/-58 (224/86) 09/09/2012 0,76 0,45 0,93

-36/-59,2 (225/85) 16/09/2012 1,25 0,75 0,9

-37,5/-59,6 (225/86) 16/09/2012 0,89 0,52 0,92

Jun2014 -36/-57,6 (224/85) 19/06/2014 0,61

0,74

0,36

0,43

0,94

0,93 -37,5/-58 (224/86) 19/06/2014 0,61 0,36 0,94

-36/-59,2 (225/85) 10/06/2014 0,89 0,52 0,93

-37,5/-59,6 (225/86) 10/06/2014 0,85 0,5 0,93

Una vez calculados los valores de 𝐵(𝑇) para la superficie terrestre, se aplicó la ecuación 10

obteniendo como resultado final las imágenes de LST en Kelvin.

Los algoritmos de los métodos de clasificación digital de imagen, ya sea el no supervisado como

el supervisado, están cargados en el programa, por lo cual se los aplicó de forma directa a las

escenas.

Para la clasificación por ISODATA se seleccionó un intervalo de dos a cuatro clases, con seis

iteraciones del método. Una vez obtenida la imagen clasificada, se seleccionó la clase

correspondiente a lagunas y cuerpos de agua permanente como clase 1, información obtenida

del Google Earth, para realizar la binarización de este método, y las restantes tres clases (no

agua) como clase 2.

Para la clasificación supervisada, método de máxima verosimilitud, se definieron las áreas de

entrenamiento para cada escena. Utilizando una composición de falso color compuesto (RGB:

432 para ETM+ y RGB: 543 para OLI), se seleccionaron las Regiones de Interés (ROI) a lo largo de

toda la cuenca, diferenciando de este modo cuatro tipos de clases: agua, vegetación sana,

vegetación enferma o con estrés hídrico y suelo seco.

Una vez identificadas las áreas de entrenamiento para cada escena se aplicó la clasificación. El

resultado de esta clasificación fue binarizado al igual que en el caso de ISODATA, de modo que

la clase definida como agua se le asignó en valor ND=0, mientras que a las otras tres clases se

les asignó el valor ND=1.

Ambas clasificaciones se aplicaron primero para las bandas originales de los satélites (Landsat 7

bandas de 1-5 y 7, Landsat 8 de 2-7) y luego, a modo de poder realizar una comparación, se

aplicaron a las mismas bandas incluyendo los resultados de LST.

Seguidos los pasos anteriores se obtuvo como resultado final seis imágenes que muestran las

zonas anegadas y no anegadas, con sus respectivos porcentajes, para cada fecha seleccionada.

La metodología propuesta se sintetiza en el siguiente diagrama de flujo (Figura 8).

28

8Figura 8. Diagrama de flujo de la metodología aplicada para detectar zonas anegadas y no anegadas.

29

3. Análisis y resultados

30

3.1. Análisis de precipitaciones y selección de imágenes

Considerando que se desea analizar una situación extrema (inundación y respuesta de la cuenca

ante este evento) no es necesario hacer un análisis multitemporal de imágenes, siendo

fundamental la identificación de los eventos de máximo ingreso de agua al sistema hidrológico.

Con los valores de estos ingresos de agua por precipitaciones, estando el acuífero al máximo de

su capacidad, es posible conocer la cobertura de agua máxima. Teniendo en cuenta esto, en

primera instancia se obtuvieron las precipitaciones anuales para cada estación (Tabla 6). Luego

realizando un promedio de las precipitaciones de las cinco estaciones, se destacaron los tres

años con mayores registros pluviométricos.

Tabla 6. Precipitación acumulada anual en milímetros. En negrita años con precipitaciones elevadas.

Año Las Flores Azul Olavarría Tandil Dolores Promedio (mm)

2000 1053 1114 950 920 1060 1019

2001 1166 1350 1211 1355 1196 1255

2002 1539 1406 1215 1311 1278 1350

2003 1053 997 924 940 1008 984

2004 769 824 730 753 829 781

2005 873 705 761 628 902 774

2006 1038 920 906 785 1023 934

2007 962 843 761 621 938 825

2008 740 665 564 524 758 650

2009 830 887 826 629 831 800

2010 983 741 815 909 1125 915

2011 914 828 804 934 670 830

2012 1295 1452 1534 1271 1243 1359

2013 743 691 718 763 646 712

2014 1224 1140 1183 1402 1405 1271

Con las precipitaciones diarias se realizó, para los tres años con mayores registros pluviométricos

(2002, 2012 y 2014), una distribución mensual en las estaciones consideradas.

Como se puede observar en la Figura 9, en el año 2002 las cinco estaciones registran un máximo

de precipitaciones en el mes de marzo (promedio de 336 mm), disminuyendo en abril (promedio

de 63 mm) y volviendo a aumentar en el mes de mayo (promedio de 130 mm), para luego

disminuir prácticamente a cero en el mes de junio. Si bien en los meses de primavera aumentan

nuevamente las precipitaciones, no se llega a dar un extremo como en el mes de marzo.

Teniendo en cuenta la reducida evapotranspiración que hay en los meses de otoño-invierno (del

orden de 1,5 mm por día en promedio para abril –julio) por la baja radiación [Vazquez et al.,

2007], da lugar a que en los meses sucesivos las zonas anegadas permanezcan invariables por la

elevada humedad, con una alta propensión a inundarse con precipitaciones mínimas. Dadas las

condiciones del sistema hidrológico es apropiado seleccionar una imagen captada en el período

abril – mayo.

31

9Figura 9. Gráfico de la distribución mensual de la precipitación para las estaciones consideradas, año 2002.

Debido a que la órbita satelital de la misión Landsat es de norte a sur, la toma de imágenes sigue

las líneas de las pasadas, de este modo, para la pasada 224 filas 85 - 86 la imagen corresponde

a la fecha del 9/05/2002, mientras que la imagen más cercana posible a usar de la pasada 225

filas 85 – 86 corresponde a la fecha 14/4/2002. Por las mismas razones expuestas en Vazquez et

al., 2007, las variaciones de humedad (del orden de días) para estas fechas son despreciables.

Las precipitaciones previas a las fechas seleccionadas se resumen en la Tabla 7.

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Meses

Las Flores Azul Olavarría Tandil Dolores

32

Tabla 7. Precipitación acumulada en mm para los intervalos de días estipulados, previos a las imágenes

seleccionadas para cada ciudad, año 2002.

Ciudad Meses Días (intervalos) P. Acumulada (mm)

Las Flores Marzo 1-31 502

Abril 1-14 14

15-30 75

Mayo 1-9 0

Azul Marzo 1-31 316

Abril 1-14 15

15-30 58

Mayo 1-9 0

Olavarría Marzo 1-31 295

Abril 1-14 9

15-30 30

Mayo 1-9 0

Tandil Marzo 1-31 235

Abril 1-14 10

15-30 46

Mayo 1-9 0

Dolores Marzo 1-31 330

Abril 1-14 7

15-30 53

Mayo 1-9 0

En el año 2012 las precipitaciones tuvieron un pico máximo en el mes de agosto, con un

promedio para las estaciones de 259 mm (Figura 10), por esto se decidió seleccionar imágenes

de los primeros días del mes de septiembre. Para la pasada 224 filas 85 – 86 las imágenes

correspondes a la fecha 9/09/2012 y para la pasada 225 filas 85 – 86 a la fecha del 16/09/2012.


0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550


Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Meses


33

En el 2014 las precipitaciones fueron más homogéneas a lo largo del año. Debido a que los

procesos que más condicionan la salida del agua del sistema son los de evapotranspiración (más

del 80 % del agua que sale del sistema lo hace a través de este proceso), los períodos críticos de

inundaciones son otoño-invierno. Los problemas severos comienzan al tener precipitaciones

superiores a los 150-200 mm, de modo que para este año se decidió seleccionar imágenes de

junio, con un promedio de precipitaciones en los meses anteriores de 125 mm mensuales

aproximadamente [Vazquez et al., 2007].


Para la pasada 224 filas 85 – 86, las imágenes seleccionadas fueron de la fecha 19/06/2014,

mientras que para la pasada 225 filas 85-86 fueron de la fecha 10/06/2014.

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550


Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Meses


34

3.2. Evaluación de las técnicas de procesado

En este apartado se explica la obtención de las imágenes binarizadas para cada método en

particular. Si bien el procedimiento y análisis de los métodos fue aplicado a los tres años por

igual, obteniendo resultados similares en cada caso, las imágenes seleccionadas representan un

año en particular para la comprensión y visualización clara por parte del lector. Es importante

indicar que los símbolos cartográficos fueron excluidos en las Figuras ya que el análisis se

sustenta en los resultados numéricos y en la visualización de las diferentes binarizaciones; sin

embargo, la orientación de la cuenca se mantiene en la misma posición de la Figura 7 (norte

hacia arriba).

Índice de Agua de Diferencia Normalizada, NDWI

Una vez aplicado el filtro paso bajo a cada imagen de NDWI obtenida aplicando la ecuación 7,

con la visualización de los histogramas y aplicando un ajuste lineal, se buscó realzar las regiones

con agua obteniendo un valor límite para realizar la binarización.

Se estudió cada imagen con los vectores aplicados de cuerpos de agua permanentes y cursos de

agua descargados desde el IGN. De este modo, se fueron modificando los valores máximos y

mínimos de NDWI a los cuales se aplicaba el ajuste lineal, identificando en colores claros zonas

con presencia de agua ubicadas en regiones caracterizadas por los vectores.

Mediante este análisis visual, teniendo en cuenta los vectores, se decidió tomar como límite

para aplicar la binarización del NDWI el valor de 0,4, de modo que valores mayores a este son

referidos como zonas anegadas.

En la Figura 12 se muestra el ajuste lineal del histograma para el año 2014, en un intervalo de

0,392 – 0,563. Debajo, se muestran en detalle tres regiones de la cuenca para comprender el

análisis realizado entre los vectores y las zonas con agua en superficie.

35

12Figura 12. Año 2014. Imagen superior: ajuste lineal para los valores de NDWI entre 0,392 y 0,563 en la totalidad

de la cuenca, junto con su histograma, realzando los valores de este intervalo en colores claros. Imágenes inferiores:

cuerpos de agua permanente en líneas rojas, cursos de agua en líneas azules. A: intersección de canales en el límite

superior de la cuenca. B: identificación de Laguna Kakel Huincul, Maipú. C: identificación de Laguna Salada,

Madariaga.

Una vez obtenidas las imágenes binarias para cada año, se calcularon los porcentajes de áreas

anegadas y no anegadas en la totalidad de la cuenca (Tabla 8).

Tabla 8. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización del método NDWI.

Año Método ND Numero de píxeles Porcentaje Zona

2002 NDWI 0 7054761 16 Anegada

1 36348483 84 No anegada

2012 NDWI 0 2155113 5 Anegada

1 43098147 95 No anegada

2014 NDWI 0 5863452 13 Anegada

1 39290974 87 No anegada

Índice de Agua de Diferencia Normalizada Modificado, MNDWI

Se realizó un ajuste lineal entre el intervalo 0,02-0,362 a la imagen filtrada de MNDWI (ecuación

8), realzando las zonas con agua. Como se puede apreciar en la Figura 13 (año 2002), las lagunas

se ven caracterizadas de forma consistente, debido a que este índice tiene buenos resultados

para caracterizar cuerpos de agua permanente [Xu, 2006]. Sin embargo, también es posible

observar que para estos valores de MNDWI la zona sur de la cuenca, que ha demostrado tener

áreas anegadas con el NDWI, no quedan identificadas como tales.

36

13Figura 13. Año 2002. Imagen superior: ajuste lineal para los valores de MNDWI entre 0,02 y 0,362 en la totalidad

de la cuenca, junto con su histograma, realzando los valores de este intervalo en colores claros. Imágenes inferiores:

cuerpos de agua permanente en líneas rojas, cursos de agua en líneas azules. A: intersección de canales en el límite

superior de la cuenca. B: identificación de Laguna Kakel Huincul, Maipú. C: identificación de Laguna Salada,

Madariaga.

Los valores de MNDWI > 0 se los consideró como regiones con agua, de acuerdo a Xu (2006), de

modo que este valor fue utilizado para la binarización y obtención de porcentajes de zonas

anegadas y no anegadas.

Este método resulta apropiado en la detección de cuerpos de agua permanente, aunque sin

embargo, teniendo en cuenta que el objetivo de este TF es la identificación de zonas no

anegadas (en situación extrema), el MNDWI no es de utilidad ya que no tiene la suficiente

capacidad para identificar zonas anegadas. En este sentido, se observan porcentajes menores

de zonas anegadas para los tres años (Tabla 9) en comparación con las obtenidas por en NDWI

(Tabla 8).

Tabla 9. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización del método MNDWI.


2002 MNDWI 0 1589135 4 Anegada

1 41814109 96 No anegada


1 44259851 98 No anegada


1 43750063 97 No anegada

37

Banda MIR 1

Teniendo en cuenta la firma espectral del agua para la banda MIR 1, se fueron considerando

distintos intervalos, de bajas reflectividades, en los histogramas de las imágenes filtradas a los

cuales se aplicó un ajuste lineal, resaltando en color negro y gris los niveles digitales que

indicaban regiones con presencia de agua.

Considerando que las regiones anegadas tienen píxeles mixtos de vegetación y agua, o píxeles

con agua encharcada en superficie y materiales en suspensión, se va a tener una reflectividad

mayor en contraste a la de cuerpos de agua profundos o agua clara. Por esta razón, se decidió

considerar para la binarización a todos los ND < 0,1 como zonas anegadas (Figura 14).

[Hernández et al., 2009]

14Figura 14. Año 2012. Imagen superior: ajuste lineal para los valores de la banda MIR 1 entre 336 y 608 en la

totalidad de la cuenca, junto con su histograma, realzando los valores de este intervalo en colores claros. Imágenes

inferiores: cuerpos de agua permanente en líneas rojas, cursos de agua en líneas azules. A: intersección de canales

en el límite superior de la cuenca. B: identificación de Laguna Kakel Huincul, Maipú. C: identificación de Laguna

Salada, Madariaga.

El análisis de la banda MIR 1 da como resultado mayores áreas anegadas que el índice el MNDWI,

e inclusive se obtienen mejores resultados que aquellos obtenidos con el NDWI (Tabla 10).

38

Tabla 10. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización de la banda MIR 1.


2002 MIR1 0 9159830 21 Anegada

1 34243414 79 No anegada

2012 MIR1 0 4209317 9 Anegada

1 41043943 91 No anegada

2014 MIR1 0 7667910 17 Anegada

1 37486516 83 No anegada

En la Figura 15, se muestran las imágenes de la binarización de la banda MIR 1, para los tres

años.

15Figura 15. Binarización para valores de MIR1<0.1. A: año 2002, color gris zonas anegados, color blanco zonas no

anegadas, color negro nubes. B: año 2012, color gris zonas anegados, color blanco zonas no anegadas, color negro

nubes. C: año 2014, color negro zonas anegadas, colos blanco zonas no anegadas.

Transformación de Tasseled Cap

Una vez obtenidas las nuevas bandas de brillo, verdor y humedad, se seleccionaron distintas

regiones de la cuenca para analizar el plano del suelo y los valores de la banda de humedad para

los años 2002 y 2014 (utilizando los coeficientes para cada sensor). Los resultados obtenidos del

análisis del 2002 fueron aplicados a la escena del 2012 debido a que ambas son producto del

sensor ETM+, presentando de este modo los mismos coeficientes.

Este análisis consistió en identificar diferentes clases de agua en el plano del suelo (x: banda de

brillo, y: banda de humedad) para obtener valores tentativos de la banda de humedad sobre la

cual realizar la binarización. Con esos valores considerados se estudió el histograma de la banda

de humedad (una vez aplicado el filtro de paso bajo).

En la Figura 16 se muestra el análisis realizado para el año 2014 en la región de la Laguna Kakel

Huincul, mediante una composición RGB de la TTC donde a la banda de brillo se le asignó el color

rojo, a la banda de verdor el verde y a la banda de humedad el color azul.

39

Las diferentes clases de agua fueron seleccionadas en el gráfico de dispersión del plano del

suelo, donde se distinguen en color rojo las aguas profundas (color azul intenso en la

composición RGB de la TTC), en color amarillo las aguas costeras (alrededor del color rojo), en

color verde las regiones con elevada humedad y en color coral la regiones con baja humedad,

ubicadas estas dos en regiones inclusive más lejanas a las zonas de aguas profundas (Figura 16

B y C).

En este análisis de los gráficos se tuvo en cuenta la dirección en que disminuye la humedad en

el plano del suelo presentado por Crist et al. (1984), de acuerdo con la Figura 17.

16Figura 16. Recorte de la cuenca, Laguna Kakel Huincul, 2014. A: Composición RGB de la TTC: brillo, verdor,

humedad. B: Gráfico del plano del suelo, eje x: banda de brillo, eje y: banda de humedad. Rojo: aguas

profundas, amarillo: aguas costeras, verde: regiones con humedad elevada, coral: regiones con baja humedad.

C: identificación de los colores del gráfico. D: banda de humedad.

17Figura 17. Dirección de la disminución de la humedad en el plano del suelo. [Tomado de Crist et al., 1984].

Los valores de la banda de humedad que caracterizaban regiones con agua para los distintos

planos del suelo, variaban entre -750 y -50 aproximadamente.

40

Para analizar los resultados obtenidos en esta instancia, se consideró la información brindada

por una composición de falso color compuesto RGB: banda infrarrojo cercano, banda visible rojo

y banda visible verde (recordar que las bandas en ETM+ y OLI son diferentes). En esta imagen

resultante la vegetación se puede apreciar en tonos rojos, desde el rojo oscuro (vegetación

arbórea densa, montes) al rosado pálido (vegetación poco densa). El celeste corresponde a suelo

desnudo, seco o áreas rocosas. El azul oscuro a negro se relaciona con agua clara en cursos o

cuerpos de agua. Los colores verde a verde-azulado corresponden a parcelas aradas o suelos

descubiertos con mayor o menor contenido de humedad (Figura 18 A).

Una vez obtenida esta imagen de falso color compuesto, ésta fue utilizada para estudiar la

ubicación de las zonas anegadas obtenidas mediante el ajuste lineal del histograma de la banda

de humedad de la cuenca, para distintos valores enteros entre -750 < ND < -50. Este análisis

permitió definir que los valores de ND > -100 de la banda de humedad representan zonas

anegadas, llevando adelante la binarización de esta (Figura 18 B). Como resultado final fue

posible distinguir de forma precisa cuerpos de agua y zonas anegadas. Esto se puede apreciar al

aplicar la máscara de la binarización de la banda de humedad sobre la composición de falso color

compuesto, donde se observa que las regiones identificadas como agua en dicha composición

quedan bajo el color negro de la máscara (Figura 18 C).

18Figura 18. Año 2014, A: composición falso color compuesto, regiones con agua caracterizadas de color azul

oscuro-negro. B: binarización de la banda de humedad para valores ND>-100, color negro zonas anegadas, color

blanco zonas no anegadas. C: aplicación de la máscara binaria sobre la imagen A.

Buscando una mejor visualización de las áreas anegadas definidas por este método, se

seleccionó una región de la cuenca en las inmediaciones de la ciudad de Azul. Para la

comprensión del lector, situándonos en el cuadrado rojo identificado en la imagen superior de

la Figura 19, Azul se encuentra ubicada en el vértice superior izquierdo.

En esta región se observan que un determinado número de parcelas de vegetación densa (color

rojo), fueron definidas como zonas anegadas. Esto puede deberse a que al tener una elevada

41

humedad la vegetación o debajo de la vegetación un encharcamiento, bajo el método de TTC,

se defina como región con presencia de agua en el plano del suelo.

19Figura 19. Ubicación de la región seleccionada cercanías a Azul, año 2014. A: composición falso color compuesto. B: binarización de la banda de humedad para valores de ND>-100, color negro zonas anegadas, color blanco zonas

no anegadas. C: aplicación de la máscara binaria sobre la imagen A.

Para el año 2002, analizando distintas regiones de la cuenca se encontró que, para los distintos

planos de suelo, los valores que representaban regiones con agua de la banda de humedad

variaban entre -1200 y -300. Aplicando el ajuste lineal para distintos valores de ND entre -1200

y -300, junto con la composición de falso color compuesto, se tomó como valor límite sobre el

que se realizó la binarización los ND>-900 (píxeles con agua).

Del mismo modo que para el año 2014, para el año 2002 se seleccionó una región para estudiar

los resultados de la binarización de la banda de humedad y las parcelas de color rojo de la

composición de falso color compuesto. En la Figura 20 se muestra la selección de dicha región

en el cuadrado rojo de la imagen superior, en donde se encuentra la ciudad de Chillar en la parte

inferior de este. Los resultados fueron similares en cuanto a la caracterización de las parcelas

con una vegetación vigorosa como zonas anegadas bajo el método de TTC.

42

20Figura 20. Ubicación de la región seleccionada cercanías a Chillar, año 2002. A: composición falso color

compuesto. B: binarización de la banda de humedad para valores de ND>-900, color negro zonas anegadas, color

blanco zonas no anegadas. C: aplicación de la máscara binaria sobre la imagen A.

En la Tabla11 se pueden observar los valores de zonas anegadas y no anegadas para este

método.

Tabla 11. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización de la banda de humedad

de la TTC.


2002 B. Humedad TTC 0 13900156 32 Anegada

1 29503088 68 No anegada


1 38240602 85 No anegada


1 32792861 73 No anegada

Clasificación: no supervisada y supervisada

Las clasificaciones se efectuaron en una primera instancia con las bandas del visible (azul, verde

y rojo), infrarrojo cercano e infrarrojo medio, y en una segunda instancia se agregó la banda de

LST para analizar si se presentaban mejoras en los resultados finales, debido a que existe una

diferencia de temperatura entre las distintas superficies.

Para la clasificación no supervisada ISODATA (Figura 21, columna izquierda) se definieron cuatro

clases con seis iteraciones. La clase 1 (rojo) se identificó como agua debido a la ubicación de

cuerpos permanentes de agua caracterizados de color rojo. Las otras tres clases restantes se

definieron como zonas no anegadas (clase 2), correspondiendo estas en rasgos generales a

parcelas con vegetación, distintos tipos de suelo y edificaciones.

43

En lo que respecta a la clasificación supervisada, luego de definir las áreas de estudio en las

imágenes correspondientes a cada año, se aplicó el método de máxima verosimilitud,

obteniendo como resultado final los tres mapas con las cuatro clases: agua (azul), vegetación

(verde), vegetación con menor humedad (amarillo) y suelo seco (rojo) (Figura 21, columna

derecha). Del mismo modo que para la clasificación no supervisada, las últimas tres clases se

reagruparon como zonas no anegadas.

21 Figura 21. Clasificación no supervisada, ISODATA, clase 1 rojo: agua, las otras clases no se identificaron de forma

precisa, siendo un conjunto de distintos tipos de suelos. Clasificación supervisada, máxima verosimilitud, clase 1

azul: agua, clase 2 verde: vegetación, clase 3 rojo: suelo seco, clase 4 amarillo: vegetación seca.

Luego, se analizaron los resultados obtenidos al agregar a las clasificaciones las temperaturas

superficiales, variando solo en decimales los porcentajes finales de cada clase. Por esta razón,

se descartó la banda de LST como aporte en las clasificaciones.

En la Tabla 12 se pueden ver los porcentajes de zonas anegadas y no anegadas de los métodos

de clasificación.

44

Tabla 12. Porcentajes de zonas anegadas y no anegadas para cada año de la binarización de los métodos de

clasificación no supervisada y supervisada.


2002 ISODATA 0 8270479 19 Anegada

1 35132765 81 No anegada

Máx. Verosimilitud 0 4389214 10 Anegada

1 39014030 90 No anegada


1 36519274 81 No anegada


1 40575207 90 No anegada


1 35126140 78 No anegada


1 38585280 85 No anegada

Realizando la suma de las imágenes binarias de ambas clasificaciones para cada año, se encontró

que, para las zonas anegadas, la clasificación por ISODATA expandía el área obtenida en la

clasificación de máxima verosimilitud. Por esta razón se decidió utilizar para analizar las zonas

anegadas y no anegadas la binarización de ISODATA.

En la Figura 21, se observa la composición falso color compuesto de la cuenca para el año 2014,

en donde se indican cuatro regiones (A, B, C, D) que fueron utilizadas para realizar una

comparación entre los resultados obtenidos mediante la binarización de la banda de humedad

de la TTC y la clasificación por ISODATA.

22Figura 22. Composición falso color compuesto de la cuenca para el año 2014, indicando cuatro regiones: A,

inmediaciones de la ciudad de Azul; B, intersección de canales en el límite superior de la cuenca; C, Laguna Kakel

Huincul, Maipú; D, Laguna Salada, Madariaga.

En la Figura 23 se observan del lado izquierdo las imágenes binarizadas de la banda de humedad

de la TTC y la aplicación de esa máscara a la composición falso color compuesto, para las cuatro

regiones, y del lado derecho las imágenes análogas para la binarización de la clasificación por

ISODATA.

En la Figura 23 A se observa que las parcelas con vegetación densa, color rojo en la composición

falso color compuesto, son identificadas por la TTC como superficies con agua, no se definen

como tal bajo el método de ISODATA. En la región B, si bien las áreas anegadas obtenidas con el

45

método de TTC son mayores, también son identificadas con el método de ISODATA, lo mismo se

puede apreciar para las regiones C y D, donde las lagunas y los arroyos quedan igualmente

definidos por ambos.

23Figura 23. Imágenes binarias y aplicación de las máscaras a la composición falso color compuesto de las cuatro

regiones de la cuenca. A: inmediaciones de la ciudad de Azul. B: intersección de canales en el límite superior de la

cuenca. C: Laguna Kakel Huincul, Maipú. D: Laguna Salada, Madariaga.

Para el año 2002 se realizó el mismo procedimiento, aunque en este caso se analizó, al igual que

en la Figura 20 (de la sección anterior), la región cercana a la ciudad de Chillar. Los resultados

obtenidos fueron similares, clasificándose parcelas de vegetación densa como píxeles con agua

bajo el método de TTC a diferencia del resultado obtenido por ISODATA, donde quedaron

identificados como zona no anegada, esto se puede apreciar en la Figura 24.

En lo que respecta a las regiones anegadas y los cuerpos de agua permanente, bajo la

implementación de los dos métodos, se caracterizaron de la misma forma, aunque el área

anegada final de la cuenca demostró tener mayores porcentajes con la TTC.

46

24Figura 24. Aplicación de las máscaras de TTC e ISODATA a la composición falso color compuesto de la región

seleccionada en la cuenca en las inmediaciones de la ciudad de Chillar, para el año 2002.

47

3.3. Selección de métodos

Según Vázquez et al. (2007), para la cuenca baja del Río Salado una precipitación de 200

milímetros puede anegar en verano una superficie de 12.000 km2 durante una semana, pero en

otoño-invierno ésta puede extenderse por 5 meses. Es por esto que, si bien se estudió la fecha

de septiembre del 2012 para el análisis de los métodos, para llevar adelante la construcción de

los mapas finales que muestren el estado hídrico superficial, se seleccionaron los años 2002 y

2014, con imágenes de abril-mayo y junio, respectivamente.

Luego de seleccionar los años, se decidió despreciar las binarizaciones de los métodos de NDWI

y MNDWI, debido a sus limitaciones para identificar las zonas anegadas y brindar resultados por

debajo de los otros métodos. Resolviendo la implementación de dos métodos para efectuar el

mapa final, estos son: el análisis de la banda MIR 1 y la clasificación por ISODATA.

La selección del primero fue sustentado en que, al analizar la reflectividad de la superficie

terrestre para la banda MIR 1, en la cual existe una diferencia significativa entre los valores de

reflectividad para zonas con vegetación, suelo, edificaciones y agua, el error de identificar una

región con agua “siendo que no es agua” es menor que en el resto de los métodos. Dando sin

embargo, como resultado final, un alto porcentaje de zonas anegadas en la totalidad de la

cuenca.

Al verse identificadas las mismas regiones anegadas bajo los métodos de la TTC y la clasificación

ISODATA, se decidió seleccionar uno de estos. Si bien para el primer método los porcentajes de

zonas con agua demostraron ser mayores, esto no significa que sea el método adecuado.

Se identificaron en la composición de falso color compuesto diferentes parcelas de un rojo

intenso pudiendo deberse a que la vegetación presentaba una elevada humedad o que existía

un encharcamiento por debajo de esta. Debido a que no se pudo saber con certeza cuál era la

característica de estas superficies, se decidió seleccionar el método de ISODATA que las definía

como zonas no anegadas, despreciando los resultados de la TTC ya que probablemente

sobreestima la binarización de la banda de humedad.

48

3.4. Selección de sitios

Entre las estaciones de monitoreo ambiental que se van a instalar se encuentran: estaciones de

monitoreo meteorológicas (EMM), estaciones de monitoreo freatrimétrico (EMF), estaciones de

monitoreo de balance de energía (EMBE), estaciones de monitoreo limnigráfico (EML) y

estaciones de monitoreo químico (EMQ). Las estaciones de importancia para este trabajo son

las primeras tres (EMM, EMF, EMBE), para las cuales se estudiaron los potenciales sitios de

ubicación, libre de superficie anegada. En lo que respecta a las EML, es sabido que al medir las

variaciones del nivel de agua de los arroyos van a estar en zonas potencialmente anegables, de

modo que el equipo técnico del proyecto ya tiene prevista su instalación sobre plataformas para

sortear estos inconvenientes. Las EMQ, si bien no están definidas sus ubicaciones finales, van a

ir junto a las EML. Por esta razón, si bien se muestran sus ubicaciones en el mapa, no se tuvieron

en cuenta en el análisis para definir dichos sitios. En la Tabla 13 del Anexo se presentan los

instrumentos constituyentes de cada estación.

Se buscó considerar la máxima condición adversa de área anegada para la realización del mapa

del estado hídrico (Figura 25), por esto se realizó la superposición de las zonas anegadas para

los años 2002 y 2014, obtenidas tras la suma de las binarizaciones de la banda MIR 1 y la

clasificación por ISODATA. En las Figuras 26 y 27 del Anexo se presentan los mapas del estado

hídrico para cada año.

El mapa de la Figura 25 fue utilizado como una herramienta para realizar un análisis amplio

(identificación de regiones no anegables) en cuanto a la selección de los potenciales sitios para

la ubicación de algunas de las estaciones de monitoreo ambiental. Las estaciones deberían de

ubicarse en las áreas identificadas en color blanco, que también deben de cumplir los criterios

hidrológicos y ambientales necesarios requeridos en un sistema de monitoreo.

Una vez propuestas sus ubicaciones exactas por los técnicos, se analizaron las regiones vecinas

a éstas y la proximidad a las áreas que mostraban tener agua en superficie, así como también la

cercanía a arroyos y rutas.

Se encontró que las estaciones más comprometidas que demostraron tener grandes áreas

anegadas a su alrededor fueron la 19 (EMF-EMBE) situada de forma próxima a la ruta 50, y las

estaciones 7 y 8 (EMF) situadas en cercanía al arroyo, en las inmediaciones de la ruta 51. En

menor medida, las estaciones 50 y 49 (EMF) también pueden encontrarse en potenciales áreas

anegables. Por lo tanto en estos sectores se deben de tomar los recaudos constructivos al

momento de la ejecución de la red.

El resto de las estaciones EMF, EMBE y EMM, no presentan riesgos de inundación en los sitios

seleccionados para su instalación.

49

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4. Conclusiones

51

Bajo la investigación realizada en el marco de este Trabajo Final se logró de forma satisfactoria

la aplicación, en el área de la teledetección, de los conocimientos adquiridos a lo largo de la

carrera, principalmente de las leyes que gobiernan la radiación y cómo mediante esta teoría es

posible la caracterización de la superficie terrestre.

En lo que respecta a los métodos utilizados para identificar zonas anegadas y no anegadas, se

llegó a la conclusión que los índices NDWI y MNDWI no son los adecuados para los objetivos del

trabajo realizado, debido a las dificultades de establecer límites numéricos de referencia a partir

de los histogramas de frecuencia.

La Transformación de Tasseled Cap demostró ser el método que mejor identificó no solo los

cuerpos de agua, sino también los ríos y canales, las zonas anegadas y regiones con elevada

humedad. Sin embargo, el mayor inconveniente que presentó, es que el análisis del plano brillo-

humedad es útil y eficiente para regiones pequeñas, no en la totalidad de la cuenca. Es por esto

que se decidió no utilizarlo para realizar el mapa del estado hídrico global, ya que sobreestimaba

las regiones anegadas (incorporando a áreas vegetadas como anegadas). Teniendo en cuenta

esto, fue posible concluir la importancia del método al momento de analizar eventos extremos

en áreas puntuales (áreas próximas a ciudades, caminos, entre otras) y de combinarse con otros

métodos es un técnica consistente.

El mapa del estado hídrico de la cuenca fue obtenido bajo la adición de las áreas anegadas de la

binarización de ISODATA y de la banda infrarrojo medio (1,566 – 1,651 µm), superponiendo los

resultados para los años 2002 y 2014. De este modo se logró analizar las condiciones críticas de

anegamiento en la cuenca, con mayor superficie cubierta por agua (34%), y su distribución

espacial.

Los resultados de la tesis fueron tenidos en cuenta al momento de la definición de los puntos

definitivos de la red de monitoreo de la vertiente sur del río salado (www.ihreda.com.ar).

52

Agradecimientos

Este trabajo final se realizó en parte bajo el financiamiento de la Beca de Estímulo de las

Vocaciones Científicas otorgada por el Consejo Interuniversitario Nacional (EVC-CIN), en el 2015,

y en marco del proyecto FONARSEC N°19, mediante el cual trabajé en conjunto con el grupo de

Teledetección del IHLLA, sede Tandil, el cual me brindó su apoyo en esta etapa de finalización

de mi carrera.

Por último quería mencionar la buena disposición del Servicio Meteorológico Nacional que me

brindaron sin inconvenientes los datos de las precipitaciones diarias de sus estaciones en las

ciudades Las Flores, Azul, Olavarría, Tandil y Dolores.

53

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56

Anexo

Tabla 13. Sensores a instalar en las distintas estaciones de monitoreo ambiental. EMM: estacione de monitoreo meteorológico, EMF: estación de monitoreo freatrimétrico, EMBE: estación de monitoreo de balance de energía,

EML: estación de monitoreo limnigráfico y EMQ: estación de monitoreo químico. X: posibles sensores a instalar, XX: sensores que no pueden faltar en la instalación.

Sensor Estación de Monitoreo

EMM EMF EML EMBE EMQ

Precipitación CAE X X XX X X

Velocidad y dirección de viento WINDSONIC 2D X X X X X

Temperatura y Humedad relativa del aire CS215 X X X X X

Presión atmosférica CS100 X XX X X X

Presión de columna de agua CS451 XX XX X

Ultrasónico nivel de agua XX X

Radiación neta CNR4 XX

Radiación global CMP3 XX

Humedad y temperatura suelo CS655 XX

Reflectancia espectral SNR-NI, SNR-NR XX

Flujo de calor en el suelo HFP01-LIS XX

Temperatura radiativa SI-111 XX

pH CSIM11 XX

Conductividad y temperatura agua CS547A XX

ORP CSIM11 XX

Nitrato XX

Turbidez OBS-3 XX

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1.

trabajo final de licenciatura en tecnología ambiental

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