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Vol. 28 Núm. 2 (2023)

Artículos

Análisis polarimétrico de uso y cobertura de la tierra utilizando SAR polarimetry target analysis y la metodología Corine Land Cover

https://doi.org/10.19053/01233769.14336

Publicado 2023-07-01

  • Juan Carlos Parra Garzón
    • ,
  • José Luis Herrera Escorcia
    • ,
  • Rocio Triana Forero

Juan Carlos Parra Garzón
Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia.

José Luis Herrera Escorcia
Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia.

Rocio Triana Forero
Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia

Resumen

Este artículo presenta los resultados del análisis polarimétrico, a través de una imagen de radar de apertura sintética (SAR) con cuatro polarizaciones utilizando la herramienta SAR polarimetry target analysis, realizado a las coberturas de la tierra obtenidas con la metodología Corine Land Cover y verificándolas con imágenes de sensores pasivos en un área de la sabana de Bogotá, como resultado del quehacer investigativo del Núcleo de Investigaciones en Datos Espaciales (NIDE)[1] y su semillero, Grupo de Investigaciones en Percepción Remota y Sistemas de Información Geográfica GEIPER[2], de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

Debido a las condiciones climáticas colombianas, que no permiten obtener datos de manera frecuente a partir de sensores pasivos para la generación y actualización de cartografía básica y temática, este grupo de investigación se ha visto en la necesidad de analizar y evaluar la utilización de fuentes de datos de sensores activos, como los radares, para garantizar la consecución de información necesaria para el monitoreo territorial, como los mapas de uso y cobertura de la tierra. Dentro de este contexto, las imágenes de radar de apertura sintética han venido siendo utilizadas por muchas instituciones internacionales y, con mucha menos asiduidad, por las nacionales, aplicando habitualmente una sola polarización, lo que genera mayor dedicación en los trabajos de campo y pos edición. Es precisamente la posibilidad actual de poder trabajar con cuatro polarizaciones lo que direccionó al equipo de trabajo a realizar un análisis de este tipo de imágenes adoptando uno de los sistemas de clasificación más utilizado en el país, el Corine Land Cover. Para ello, se escogen referentes teóricos polarimétricos y módulos de software comercial, como SAR polarimetry target analysis (SPTA) de Catalyst, una marca de PCI Geomatics.

[1] https://comunidad.udistrital.edu.co/nide/

[2] https://comunidad.udistrital.edu.co/nide/semillero-geiper-percepcion-remota/

 

Palabras clave

Cobertura de la tierra, CORINE, Polarización, Polarimetría, Radar, SAR, geografía

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Biografía del autor/a

Juan Carlos Parra Garzón

Especialista en Ingeniería de los Sistemas de Información Geográfica, Universidad Antonio Nariño, Bogotá, Colombia. Magíster en Ciencias de la Información y las Comunicaciones, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá, Colombia.

José Luis Herrera Escorcia

Magister en Geografía de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Docente asociado de la facultad de ingeniería, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia.

Rocio Triana Forero

Ingeniera Catastral y Geodesta. Candidata a Magister en Sistemas de Información Geográfica, Universidad de Girona España.

Citas

  1. Andrade, A. (1994). El ordenamiento territorial en el Instituto Geográfico Agustín Codazzi. Comisión de Ordenamiento Territorial. Instituto Geográfico Agustín Codazzi.
  2. Buemi, M. E. (2012). Tratamiento de imágenes de radar de apertura sintética mediante filtros stack. [Tesis doctoral, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales]. Universidad de Buenos Aires.
  3. Clemente, V. (2012). Análisis de mecanismos de dispersión polarimétricos para el estudio y caracterización de cultivos agrícolas. [Tesis de licenciatura]. Universidad Politécnica de Cataluña.
  4. Cloude, S. R. & Pottier, E. (1996). A review of target decomposition theorems in radar polarimetry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 34(2), 498-518.
  5. Corredor Gil, L. P., Cárdenas Quiroga, E. A., & Ordóñez López, J. C. (2011). Aplicación de la metodología Corine Land Cover en la determinación de los cambios de cobertura en el parque natural los flamencos. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 21(2), 153-167.
  6. Edrosa, M. (2011, November). Aplicación de la teledetección para el monitoreo de eventos hídricos superficiales mediante imágenes Cosmo Sky Med. [Tesis de maestría]. Universidad Nacional de Córdoba, Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich.
  7. Fang, C. & Wen, H. (2005). A new classification method based on Cloude Pottier eigenvalue/eigenvector decomposition. In Proceedings. 2005 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2005. IGARSS'05 (vol. 1, 4 pp.). IEEE.
  8. Hernández, Y. T. (2010). El ordenamiento territorial y su construcción social en Colombia: ¿un instrumento para el desarrollo sustentable? Cuadernos de Geografía, 19, 97-109.
  9. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) & Corporación Autónoma Regional del Río Grande de la Magdalena (Cormagdalena) (2008). Mapa de cobertura de la tierra cuenca Magdalena-Cauca. Metodología Corine Land Cover adaptada para Colombia a escala 1:100.000.
  10. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, Instituto Geográfico Agustín Codazzi y Corporación Autónoma Regional del Río Grande de la Magdalena.
  11. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) (2010). Leyenda nacional de coberturas de la tierra. Metodología Corine Land Cover adaptada para Colombia escala 1:100.000. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.
  12. Klran, D. & Anjaneyulu, L. (2016). Eigen Value and Eigen Vector Based Decomposition and Wishart Supervised Classification on Fully Polarimetric SAR Data. Indian Journal of Science and Technology, 9(S1), 1-6.
  13. Lee, J. S. (1981). Refined filtering of image noise using local statistics. Computer Graphics and Image Processing, 15(4), 380-389.
  14. Montero Muñoz, I. (2010). Análisis de datos SAR polarimétricos para el estudio y caracterización de zonas agrícolas. [Tesis de licenciatura]. Universidad Politécnica de Cataluña.
  15. Novoa, C. M. & Aguilar, D. A. (2012). Metodología para la actualización del mapa de coberturas de la tierra. IDEAM.
  16. Oliver, C. & Quegan, S. (2004). Understanding synthetic aperture radar images. SciTech Publishing.
  17. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2010). Evaluación de los recursos naturales mundiales 2010. Informe nacional, Colombia. FRA2010/043. FAO.
  18. Ouarzeddine, M., Souissi, B., & Belhadj-Aissa, A. (2006, April). Target detection and characterization using h/alpha decomposition and polarimetric signatures. In 2nd International Conference on Information & Communication Technologies (vol. 1, pp. 395-400). IEEE.
  19. PCI Geomatics. (2018). SAR Processing whit Geomatics. Training Guide. PCI Geomatics.
  20. Penta, B., Varghese, A. O., Rao, K. N., & Joshi, A. K. (December 4-6, 2013). Analysis of synthetic aperture radar polarimetric decomposition methods for land cover interpretation. [Conference]. ISRS and ISG National Symposium on Remote Sensing and GIS for Environment with Special Emphasis on Marine and Coastal Dynamics, At Vishakhapattanam, India.
  21. Rahman, M. R. & Thakur, P. K. (2017). Detecting, mapping and analysing of flood water propagation using synthetic aperture radar (SAR) satellite data and GIS: A case of study from the Kendrapa District of Orissa State of India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 21(S1), 37-41.
  22. Roa, Y. L. B. (2020). Evaluación de las capacidades interferométricas y polarimétricas de los datos adquiridos por el Instrumento Aerotransportado SARAT (banda-L). [Doctoral dissertation]. Consiglio Nazionale delle Ricerche.
  23. Rodríguez, J. & Peña, V. (2013). Análisis de dinámicas de cambio de las coberturas de la tierra en Colombia, escala 1:100.000, periodos 2000-2002 y 2005-2009. IDEAM.
  24. Salvatierra, C., Escudero, É., Jiménez, M., & Weidmann, G. (2015). Técnicas de interpretación visual de la cobertura y uso de la tierra con metodologías basadas en sistemas de clasificación Corine Land Cover. Revista Jornadas de Investigación, 7, 48.
  25. Toro, M. & Julio, C. (2000). Estado del arte y análisis de perspectivas sobre la producción de frutas en el occidente de Colombia. Pronatta.
  26. Van Zyl, J. J. & Zebker, H. A. (1990). Polarimetric radar system design. In F. Ulaby & C. Elachi (eds.), Radar polarimetry for geoscience applications (pp. 273-313), Norwood, MA, Artech House.
  27. Vásquez, L. (2019). Diseño de una metodología de clasificación de coberturas de manglar empleando imágenes SAR polarimétricas. [Tesis de maestría]. Universidad Católica de Manizales.
  28. Veljanovski, T., Lamovec, P., Pehani, P., & Ośtir, K. (2011). Comparison of three techniques for detection of flooded areas on Envisat and Radarsat-2 satellite images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. https://www.isprs.org/proceedings/2011/Gi4DM/PDF/OP13.pdf

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