Uso de interferometría SAR (Synthetic Aperture Radar) en la ladera

Transcripción

Uso de interferometría SAR (Synthetic Aperture Radar) en
la ladera occidental del Cerro Iguazo, comunidad Tumba,
parroquia Quimiag, cantón Riobamba, provincia de
Chimborazo-Ecuador, para determinar la deformación de la
ladera por los movimientos en masa
Tesis para acceder al título de:
Magíster en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a
Emergencias
Ing. Tannia Margarita Mayorga Torres
Director:
Agrim. Gabriel Platzeck
Instituto de Altos Estudios Espaciales “Mario Gulich” - CONAE, Córdoba, Argentina.
Co-director:
Ing. Edwin León
Instituto Nacional de Investigación, Geológico, Minero, Metalúrgico - INIGEMM, Quito, Ecuador.
Córdoba, Julio del 2011
e-mail: [email protected]
Resumen
Ecuador es un país rico en recursos naturales, multi-cultural, y a la vez sensible a amenazas
naturales y antrópicas. Ecuador ha implementado una Infraestructura Nacional de Datos Geoespaciales con la finalidad de que a nivel nacional todas las instituciones gubernamentales,
públicas y privadas compartan información espacial. Por su ubicación geográfica tiene
ventajas al tener varios climas en una pequeña extensión territorial, pero tiene la desventaja de
tener una cobertura de nube casi permanente. Las imágenes satelitales de radar traspasan las
nubes. Bajo ésta visión, en la presente investigación se procesan imágenes de radar para
detectar movimientos en masa con el uso de la técnica de interferometría diferencial
(DInSAR).
Este estudio es un inicio de lo que se puede hacer al tener la disponibilidad de recursos
satelitales y conocimiento de manejo de software de interferometría. Se logró realizar un
histórico de interferogramas en base a la disponibilidad de imágenes. Se aplicaron las técnicas
de diferencia de interferogramas y stacking DInSAR para obtener un promedio de
desplazamiento que indica elevación y/o hundimiento en la extensión cubierta por la imagen
de radar.
Palabras Claves:
Interferometría diferencial, imágenes de radar, movimientos en masa.
i
Agradecimientos
A la Comisión Nacional de Actividades Espaciales de Argentina (CONAE), al Instituto de Altos
Estudios Espaciales “Mario Gulich”, a la Universidad Nacional de Córdoba-Facultad de Matemática,
Astronomía y Física (FaMAF), por la beca otorgada para enriquecer mis conocimientos profesionales
que los pondré al servicio de mi país.
Mi agradecimiento profundo al Agrimensor Gabriel Platzeck, Director del Instituto Gulich y Director
de mi tesis, por su seguimiento constante, consejos y apoyo permanente para llevar a cabo mi
investigación. De igual manera al Doctor Marcelo Scavuzzo, Director de la Maestría por su buena
voluntad para con mi persona en el transcurso de mi estudio.
A la Doctora Selva Soledad Rivera, Directora del Instituto CEDIAC-Facultad de IngenieríaUniversidad de Cuyo, por su apoyo para mi entrenamiento. Al Doctor Ingeniero Pablo Euillades,
Director de la División de Imágenes Satelitales del Instituto CEDIAC, por su generosidad al compartir
sus conocimientos en el campo de interferometría. Al Doctor Leo Euillades, y los Estudiantes de
Doctorado, los Agrimensores Natalia Riveros y Sebastián Balbarini por su apoyo y amistad durante mi
entrenamiento y estadía en Mendoza.
Expreso mi gratitud a mis profesores del Instituto Gulich y de la FaMAF por su guía en mi formación
durante la maestría.
Al CUSS (CONAE User Segment Service) por su eficiente trabajo en el proceso de adquisición de
imágenes de radar para la elaboración de la tesis, y por medio del CUSS a la Agencia Espacial
Europea (ESA), al nodo de Alaska de “Japan Aerospace Exploration Agency”, y al Centro de
Levantamientos Integrados por Sensores Remotos (CLIRSEN).
Agradezco al Instituto Nacional de Investigación, Geológico, Minero, Metalúrgico (INIGEMM), a los
Ingenieros Geólogos Aracely Lima y Edwin León al suministrar información de campo del área de
estudio de Ecuador.
A Vanina y Gastón por su amistad. A mis queridos compañeros que me brindaron su amistad y apoyo
dentro y fuera del salón de clase. A los amigos de la “combi” que hicieron ameno el traslado diario.
Agradezco infinitamente a mi familia que con su apoyo y cariño a la distancia me apoyaron
incondicionalmente en éste nuevo sueño de mejoramiento profesional durante éstos dos años de
estudio en Argentina.
ii
Tabla de contenidos
1.
Área de estudio y objetivos ................................................................................................. 1
1.1.
1.2.
1.3.
2.
Área de estudio.........................................................................................................................1
Objetivos ..................................................................................................................................6
Estructura de la tesis.................................................................................................................7
Fundamento teórico............................................................................................................. 9
2.1. Principios básicos de Radar de Síntesis de Apertura “Synthetic Aperture Radar - SAR” ......9
2.1.1.
Parámetros específicos ...................................................................................................12
2.1.2.
Modos de adquisición.....................................................................................................13
2.1.3.
Mecanismos de dispersión..............................................................................................15
2.1.4.
Efecto “speckle” .............................................................................................................17
2.1.5.
Datos estadísticos ...........................................................................................................17
2.1.6.
Geometría .......................................................................................................................19
2.2. Plataformas satelitales ............................................................................................................21
2.2.1.
Advanced Land Observing Satellite - ALOS .................................................................21
2.2.1.1.
Productos PALSAR.............................................................................................25
2.2.2.
European Remote Sensing Satellite - ERS .....................................................................27
2.3. Interferometría de Radar de Síntesis de Apertura “SAR Interferometry - InSAR”...............30
2.4. Software .................................................................................................................................37
2.4.1.
Delft Object-oriented Radar Interferometric Software, DORIS.....................................38
2.4.2.
Repeat Orbit Interferometry PACkage, ROI_PAC ........................................................39
2.5. Movimientos en masa.............................................................................................................41
2.6. Metodología ...........................................................................................................................42
3.
Disponibilidad de Productos ............................................................................................. 45
3.1.
3.2.
3.3.
4.
ERS - CLIRSEN.....................................................................................................................45
ALOS PALSAR - CONAE ....................................................................................................45
Modelo Digital de Elevación (DEM) .....................................................................................46
Procesamiento de imágenes crudas de radar ..................................................................... 49
4.1. Procesamiento con ERS .........................................................................................................49
4.2. Procesamiento con ALOS PALSAR ......................................................................................53
4.2.1.
Estimación del parámetro Línea de Base (baseline).......................................................53
4.2.2.
Procesamiento con los pares...........................................................................................55
5.
Resultados con ALOS PALSAR....................................................................................... 64
5.1.
5.2.
5.3.
6.
Pos-procesamiento..................................................................................................................65
Diferencia de interferogramas ................................................................................................72
Stacking DInSAR ...................................................................................................................78
Conclusiones ..................................................................................................................... 83
iii
Lista de figuras
Figura 1: Mapa base del área de estudio. A la izquierda el recuadro color negro indica el
marco de las adquisiciones ALOS PALSAR. A la derecha el recuadro color rojo indica el
área de estudio en la parroquia Quimiag. Fuentes: Google Earth,
http://www.mapquest.com...................................................................................................1
Figura 2: Área de estudio vista desde el Sur-Oeste (Camino Guazaso-Quimiag). Fuente:
INIGEMM ...........................................................................................................................2
Figura 3: Localización del área de estudio y de las fallas tectónicas (color amarillo), definidas
por los Mapas Geológicos hechos por el Centro de Investigación Geológica Británica BGS “British Geological Survey” y por la Corporación Metalúrgica - CODIGEM.
Fuente: INIGEMM ..............................................................................................................3
Figura 4: A la izquieda el deslizamiento activo 1 en el área 1, a la derecha el deslizamiento
activo 4 en el área 2. Fuente: INIGEMM ............................................................................4
Figura 5: Mosaico de Ortofotos, Septiembre del 2009. Convenio Municipio de Riobamba y el
Programa Sistema Nacional de Información y Gestión de Tierras Rurales e
Infraestructura Tecnológica - SIG TIERRAS (http://www.sigtierras.gob.ec). Sistema de
referencia: WGS 84 - UTM Zona 17 Sur. Fuente: INIGEMM ...........................................5
Figura 6: A la izquierda “Mapa de susceptibilidad a los movimientos en masa”, a la derecha
“Mapa de peligros y zonas potenciales de impacto”. Fuente: INIGEMM ..........................6
Figura 7: Radar mono-estático. Fuente: SARMAP (2008).......................................................10
Figura 8: Radar de Apertura Real - RAR. Fuente: SARMAP (2008) ......................................10
Figura 9: Radar de Síntesis de Apertura - SAR. Fuente: SARMAP (2008) ............................11
Figura 10: Chirp, parte real. Fuente: SARMAP (2008)............................................................12
Figura 11: Polarización HV. Fuente: SARMAP (2008) ...........................................................13
Figura 12: Modo "Stripmap". Fuente: SARMAP (2008) .........................................................14
Figura 13: Modo “ScanSAR”. Fuente: SARMAP (2008) .......................................................14
Figura 14: Modo “Spotlight”. Fuente: SARMAP (2008) .........................................................15
Figura 15: Mecanismos de dispersión. Fuente: SARMAP (2008) ...........................................16
Figura 16: Mecanismos de dispersión: doble rebote. Fuente: SARMAP (2008) .....................16
Figura 17: Mecanismos de dispersión: penetración. Fuente: SARMAP (2008).......................16
Figura 18: Efecto speckle. Fuente: SARMAP (2008) ..............................................................17
Figura 19: Parte imaginaria. Fuente: SARMAP (2008)............................................................18
iv
Figura 20: Distribuciones exponenciales L-vista, donde L es el número de vistas. Fuente:
SARMAP (2008)............................................................................................................... 18
Figura 21: Geometría en Rango. Fuente: SARMAP (2008) .................................................... 20
Figura 22: Ejemplo de geometría en rango. Fuente: SARMAP (2008) ................................... 20
Figura 23: Satélite “Advanced Land Observing Satellite, ALOS”. Fuentes:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm, Rosenqvist et al. (2004) ...... 22
Figura 24: Sensor PALSAR. Fuente:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm .............................................. 23
Figura 25: Antena de PALSAR durante una prueba de desarrollo. Fuente: Rosenqvist et al.
(2004) ................................................................................................................................ 24
Figura 26: Concepto de observación de PALSAR. Fuentes: Rosenqvist et al. (2004),
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm .............................................. 24
Figura 27: Características de observación de PALSAR. Fuentes:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm, Rosenqvist et al. (2004) ...... 25
Figura 28: Satélite “European Remote Sensing Satellite, ERS”. Fuente:
http://www.esa.int/esaEO/SEMGWH2VQUD_index_0_m.html ..................................... 28
Figura 29: Geometría de adquisición de ERS. Fuente: Colesanti & Wasowski (2006)........... 29
Figura 30: Geometría simplificada de medidas interferométricas. Fuente: Colesanti &
Wasowski (2006)............................................................................................................... 32
Figura 31: Decorrelación geométrica para ERS-1/2 como una función de la línea de base
perpendicular y la pendiente local del terreno. Fuente: (Hanssen Ramon F. 2001) ......... 37
Figura 32: Flujo de procesamiento interferométrico de imágenes SAR. Fuente:
http://doris.tudelft.nl/software/doris_v4.02.pdf ................................................................ 39
Figura 33: Procesamiento en ROI_PAC. Fuente: http://www.roipac.org ................................ 40
Figura 34: Esquemas de: a) y b) deslizamiento traslacional, llamado resbalamiento y
corrimiento; c) deslizamiento traslacional de roca en Cerchiaria di Calabria, Sur de Italia.
Fuente: Baumann et al. (2007) .......................................................................................... 42
Figura 35: Esquemas de flujos canalizados y no canalizados. Fuente: Baumann (2007) citan a
Varnes (1978).................................................................................................................... 42
Figura 36: Metodología ............................................................................................................ 43
Figura 37: DEM. Fuente: CGIAR-CSI (2011) ......................................................................... 47
Figura 38: DEM desde el software RoiView............................................................................ 47
v
Figura 39: Composición colorida de un par interferométrico ERS-1/2 de la misión Tandem,
del área de Morondava-Madagascar. Fuente: SARMAP (2008).......................................50
Figura 40: Imágenes ERS enfocadas a 16 vistas con fechas de adquisición Diciembre 17 y
Diciembre 18 de 1998........................................................................................................51
Figura 41: Par interferométrico, correlación entre interferograma topográfico y amplitud
multi-look a 4 vistas (fecha1-fecha2_4rlks.cor) ................................................................52
Figura 42: Interferograma relativo IM19981217-IS19981218, en radianes........................................53
Figura 43: Valores de línea de base perpendicular en los pares con IM20061223 ........................54
Figura 47: Imágenes enfocadas a 16 vistas...............................................................................56
Figura 48: Pares interferométricos, correlación entre interferograma topográfico y amplitud
multi-look a 4 vistas (fecha1-fecha2_4rlks.cor) ................................................................59
Figura 49: Interferogramas relativos en radianes......................................................................61
Figura 52: Fase relativa de cada interferograma, en centímetros .............................................66
Figura 53: Fase de cada interferograma con procesamiento de corrección para atenuar la
contaminación atmosférica, en centímetros.......................................................................68
Figura 54: Interferograma IM20061223- IS20071226 en radianes ..........................................69
Figura 55: Interferograma IM20061223-IS20080812 en radianes ...........................................70
Figura 56: Interferograma IM20070625-IS20070810 en radianes ...........................................70
Figura 57: Ampliación del área de estudio de la fase de cada interferograma con
procesamiento de calibración, en centímetros...................................................................71
Figura 58: Diferencia de interferogramas “IM20061223_IS20071226” y “IM20061223_IS20080812”, con
la fase en centímetros ........................................................................................................72
Figura 59: Resultado de la diferencia de interferogramas: ∆I 20061223_20071226, 20061223_20080812,
con la superposición de la digitalización de los deslizamientos por parte del INIGEMM73
Figura 60: Ortofoto del área de estudio con la superposición de la digitalización de los
deslizamientos por parte del INIGEMM. Fuente: INIGEMM .........................................74
Figura 61: Interferogramas “IM20061223-IS20071226”, “IM20061223-IS20080812” y diferencia de
interferogramas “∆I 20061223_20071226, 20061223_20080812”..........................................................75
vi
Figura 62: Interferogramas en el área del volcán Tungurahua................................................. 77
Figura 63: Stacking................................................................................................................... 79
Figura 64: Resultado del stacking, área de estudio, con la superposición de la digitalización de
los deslizamientos por parte del INIGEMM ..................................................................... 80
Figura 65: Stacking................................................................................................................... 81
Figura 66: Stacking en el área del volcán Tungurahua, de los pares IM20061223- IS20071226
y IM20070625- IS20070810 ............................................................................................. 81
vii
Lista de tablas
Tabla 1: Características de los deslizamientos detectados por el INIGEMM en las áreas 1 y 2.
Fuente: INIGEMM ..............................................................................................................4
Tabla 2: Longitudes de onda usados. Fuente: SARMAP (2008)..............................................12
Tabla 3: Principales especificaciones de ALOS. Fuentes:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm, Rosenqvist et al.(2004), Earth
Observation Research and Application Center (March 2008),
http://www.jaxa.jp/index_e.html .......................................................................................22
Tabla 4: Características principales del instrumento PALSAR. Fuentes:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm, Rosenqvist et al. (2004) ......25
Tabla 5: Definiciones de productos de datos estandar de PALSAR en el modo de observación
fino. Fuente: Earth Observation Research and Application Center (March 2008) ...........26
Tabla 6: Composición de registros de los archivos del volumen imagen en ALOS PALSAR.
Fuente: Earth Observation Research and Application Center (March 2008)....................27
Tabla 7: Principales parámetros del modo de imagen SAR de ERS. Fuente: Centre for Remote
Imaging (2011) ..................................................................................................................30
Tabla 8: Principales parámetros para el análisis de fiabilidad y exactitud. Fuente: Hanssen
(2005).................................................................................................................................36
Tabla 9: Lista principal de satélites de misiones InSAR capaces de mapear deformación, se
indica la duración de la misión, intervalo de revisita y longitud de onda (λ). Fuente:
Henssen (2005) ..................................................................................................................37
Tabla 10: Tipos de movimiento en masa. Fuente: Baumann et al. (2007) ...............................41
Tabla 11: Adquisiciones de órbita ascendente (Frame 3645) . Fuente: CLIRSEN ..................45
Tabla 12: Misión ALOS PALSAR. Adquisiciones ALOS PALSAR producto 1.0 (RAW).
Fuente: CUSS-CONAE .....................................................................................................46
Tabla 13: Misión ALOS PALSAR. Adquisiciones ALOS PALSAR productos 1.1 (SLC) y 1.5
(GEC). Fuente: CUSS-CONAE.........................................................................................46
Tabla 14: Detalle de imagens ERS-2 (Frame 3645), área de estudio Ecuador. Fuente:
CLIRSEN-Ecuador ............................................................................................................49
Tabla 15: Imágenes con formato interno raw reconocido por ROI_PAC ................................50
Tabla 16: Imágenes enfocadas ..................................................................................................51
Tabla 17: Imágenes enfocadas a 16 vistas ................................................................................51
viii
Tabla 18: Pares interferométricos, correlación entre interferograma topográfico y amplitud
multi-look .......................................................................................................................... 52
multi-look (a 4 vistas) ....................................................................................................... 52
Tabla 20: Pares interferométricos ERS, interferograma diferencial desenrollado y
geocodificado .................................................................................................................... 53
Tabla 21: Valores de línea de base perpendicular entre pares de imágenes............................. 53
Tabla 22: Imágenes con formato interno raw reconocido por ROI_PAC ................................ 55
Tabla 23: Imágenes enfocadas.................................................................................................. 55
Tabla 24: Imágenes enfocadas a 16 vistas................................................................................ 56
multi-look .......................................................................................................................... 57
multi-look (a 4 vistas) ....................................................................................................... 58
Tabla 27: Pares interferométricos, interferograma diferencial desenrrollado y geocodificado60
Tabla 28: Intervalo del valor de la fase relativa de la imagen completa en centímetros, de cada
interferograma ................................................................................................................... 65
Tabla 29: Calibración con GPS-QR15 ..................................................................................... 67
Tabla 30: Lectura del pixel en los puntos de monitoreo de extensómetros y deslizamientos
identificados. ..................................................................................................................... 75
Tabla 31: Interferogramas utilizandos en el stacking............................................................... 79
Tabla 32: Stacking .................................................................................................................... 80
ix
Lista de acrónimos
BGS
Centro de Investigación Geológica Británica “British Geological Survey”
CEOS
Comité de Satélites de Observación de la Tierra “Committee on Earth
Observation Satellites”
CLIRSEN
Centro de Levantamientos Integrados por Sensores Remotos
CODIGEM Corporación Metalúrgica
DIFSAR
Interferometría Diferencial de Radar de Síntesis de Apertura “DIFferential
Synthetic Aperture Radar Intererometry”
DORIS
“Delft Object-oriented Radar Interferometric Software”
ERS
“European Remote Sensing Satellite”
ESA
Agencia Espacial Europea “European Space Agency”
IG-EPN
Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional
INAMHI
Instituto NAcional de Meteorología e HIdrología
INIGEMM Instituto Nacional de Investigación, GEológico, Minero, Metalúrgico
InSAR
Interferometría de Radar de Síntesis de Apertura “INterferometry Synthetic
Aperture Radar”
LOS
Distancia sensor-objetivo / slant range / dirección de línea de vista “Radar Line
Of Sight direction”
MIDUVI
Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda
PS
“Permanent Scatterers”
RAR
Radar de Apertura Real “Real Aperture Radar”
ROI_PAC
Software libre de síntesis SAR e interferometría “Repeat Orbit Interferometry
PACkage”
SAR
Radar de Síntesis de Apertura “Synthetic Aperture Radar”
SIG TIERRAS
Programa Sistema Nacional de Información y Gestión de Tierras Rurales
e Infraestructura Tecnológica
SLC
“Single Look Complex”
Misión Espacial Topográfica de Radar “Shuttle Radar Topography Mission”
SRTM
USGS
x
Servicio Geológico de los Estados Unidos “U.S. Geological Survey”
Lista de símbolos
A
BR
θ
2π
γ
∆s
∆ф
∆I
R
τ
IM
IS
I
Bn
B┴,crit
L
λ
α
HH
HV
VH
VV
∆sLOS
∆az
∆sr
∆gr
c
Amplitud
Ancho de banda del pulso transmitido “bandwidth”
Ángulo de incidencia del sensor radar
Ciclo de fase completa
Coherencia inteferométrica
Deformación del suelo
Diferencia de fase
Diferencia de interferogramas
Distancia sensor-objeto
Duración del pulso emitido
Imagen master
Imagen esclava
Intensidad
Línea de Base Normal “baseline”
Línea de Base Crítica
Longitud de la antena
Longitud de onda “wavelength”
Pendiente local del terreno
Polarización Horizontal - Horizontal
Polarización Horizontal - Vertical
Polarización Vertical - Horizontal
Polarización Vertical - Vertical
Proyección de la deformación que ocurre a lo largo del sensor-objetivo LOS
Resolución en dirección en azimut
Resolución en dirección en rango
Resolución del rango oblicuo “ground range”
Velocidad de la luz
xi
USO DE INTERFEROMETRÍA SAR (SYNTHETIC APERTURE RADAR) EN LA LADERA OCCIDENTAL DEL CERRO IGUAZO, COMUNIDAD
TUMBA, PARROQUIA QUIMIAG, CANTÓN RIOBAMBA, PROVINCIA DE CHIMBORAZO-ECUADOR, PARA DETERMINAR LA DEFORMACIÓN
DE LA LADERA POR LOS MOVIMIENTOS EN MASA
1. Área de estudio y objetivos
Los Informes Técnicos “Procesos geodinámicos en la ladera occidental del cerro Iguazo,
comunidad Tumba, parroquia Quimiag (2006)” y “Monitoreo de los deslizamientos de
Tumba-San Francisco y cerro Baizán-Shobol (León Edwin 2007)”, desarrollados por el
Instituto Nacional de Investigación, Geológico, Minero, Metalúrgico - INIGEMM, quien es la
entidad rectora para el monitoreamiento geológico en Ecuador, indican los estudios realizados
en la comunidad Tumba-San Francisco de la parroquia Quimiag del cantón Riobamba de la
provincia de Chimborazo, para determinar los factores naturales y/o antrópicos que inciden en
la generación de movimientos en masa.
Para tener una visión del área de investigación, a continuación el ítem 1.1 describe un
resumen de éstos Informes Técnicos. Luego, se señalan los objetivos en el ítem 1.2 y la
estructura de los capítulos del presente trabajo de investigación en el ítem 1.3.
1.1.
Área de estudio
El área de estudio (figura 1) está localizada en las estribaciones occidentales de la cordillera
Central o Real de los Andes, marcada por relieves montañosos con fuertes pendientes (35°45°) terminando en el cauce del Río Chambo. El área se ubica aproximadamente en las
coordenadas de latitud 1°37'15.34 Sur y longitud 78°33'25.07 Oeste (771823.53 m,
9820674.40 m).
Figura 1: Mapa base del área de estudio. A la izquierda el recuadro color negro indica el marco de las
adquisiciones ALOS PALSAR. A la derecha el recuadro color rojo indica el área de estudio en la
parroquia Quimiag. Fuentes: Google Earth, http://www.mapquest.com
1
Los datos de la estación GUASLAN del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología INAMHI ubicada a 8 Km al Sur-Este del área de estudio, indican que el clima en esa área es
seco sin exceso de agua, de tipo templado frío y los valores de precipitación escasamente
cubren las demandas hídricas de los cultivos durante gran parte del año. La temperatura anual
media es de 19.5°C. Según el censo de población del 2001, la parroquia Quimiag tiene una
población de 5 472 habitantes, donde en el sector Tumba-San Francisco habitan 32 familias.
El uso del suelo es exclusivamente para la agricultura, con zonas muy limitadas para la
ganadería. Se destacan sembradíos de ciclo corto, el riego es por aspersión. El suelo es de
color negro de composición areno-arcillosa.
De acuerdo a la geomorfología, el área es dominada por montañas muy elevadas como los
cerros Iguazo y Payacorral que sobrepasan los 3000 m.s.n.m., cuyas pendientes hacia el Oeste
varían de fuertes a moderadas, generalmente mayor a 25° de inclinación. La figura 2 muestra
el área de estudio vista desde el Sur-Oeste (Camino Guazaso-Quimiag).
Figura 2: Área de estudio vista desde el Sur-Oeste (Camino Guazaso-Quimiag). Fuente: INIGEMM
Según la geología regional, la falla geológica Peltetec (figura 3) en la región de Penipe
aparece a lo largo del Río Chambo. El factor sísmico fue considerado en los Informes
Técnicos porque el área de estudio está en la zona de influencia del volcán Tungurahua (~21,5
Km al Sur-Oeste). El Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional - IG-EPN, quien
es la entidad rectora para el monitoreamiento sísmico y volcánico en Ecuador, durante el
periodo Julio-Septiembre del 2006 registró 124 sismos en las cercanías al volcán. Los sismos
generan ondas acústicas y vibraciones muy fuertes que pueden desencadenar deslizamientos,
2
siempre y cuando el material esté en su límite de equilibrio debido a la pendiente, humedad y
composición. Los principales eventos volcánicos del volcán Tungurahua ocurrieron en Julio y
Agosto del 2006, el volcán sigue activo actualmente.
En el área de estudio existen depósitos de pie de monte constituidos por potentes mantos de
materiales rocosos no consolidados. Los procesos geodinámicos externos como los
deslizamientos tipo rotacional y flujos de detritos, afectan la zona en un área aproximada de
0.96 Km2. Los flujos están ubicados a continuación de los deslizamientos, extendiéndose
entre 180-200 m, y un ancho entre los flancos 10-25 m en la cabecera, y de 5-8 m en el pie.
Figura 3: Localización del área de estudio y de las fallas tectónicas (color amarillo), definidas por los
Mapas Geológicos hechos por el Centro de Investigación Geológica Británica - BGS “British Geological
Survey” y por la Corporación Metalúrgica - CODIGEM. Fuente: INIGEMM
Se diferencian dos áreas de estudios, denominadas área 1 y área 2. En el área 1, los moradores
del sector indican que en Julio del 2006 ocurrió el deslizamiento rotacional que es el más
importante. Se determinó de acuerdo a los datos obtenidos en campo que los valores
incidentes fueron la geomorfología-estratigrafía-litología y sísmica.
En el área 2, existen 5 deslizamientos rotacionales activos (tabla 1, figura 4), los cuales
produjeron flujos de detritos de composición similar al depósito de pie de monte. Se indican
3
como factores incidentes en orden de importancia los siguientes: geomorfológicos,
estratigráficos/litológicos, hidrogeológicos y uso de suelo. Del análisis de toda el área se
desprende que los factores desencadenantes podrían ser sismicidad para el área 1 y agua en el
área 2, en combinación con la fuerte pendiente y el material presente.
Tabla 1: Características de los deslizamientos detectados por el INIGEMM en las áreas 1 y 2. Fuente:
INIGEMM
Dimensiones
Área
1
2
2
2
2
2
Movimientos en masa
Ubicación
lat/long
(UTM)
Cota
(msnm)
Deslizam. activo 1
(A1D1)
Deslizam. activo 2
(A2D2)
Deslizam. activo 3
(A2D3)
Deslizam. activo 4
(A2D4)
Deslizam. activo 5
(A2D5)
773592/
9819264
773215/
9820280
773141/
9819956
773212/
9819852
773157/
9819708
3111
Deslizam. activo 6
(A2D6)
773203/
9819588
Longitud
del
escarpe
(m)
Superficie
de ruptura
circular del
escarpe(m)
Altura
del
escarp
e (m)
425
10-12
8-10
275
15
15-18
290
25
25-30
408
8
15
40
20
617
Area 1 - deslizamento activo 1 (Julio 2006): Se observa el
escarpe secundario y las grietas trasversales. Factores
incidentes: geomorfología-estratigrafía-litología y sísmica
Longitud
desde
corona al
pie (m)
Ancho
entre
flancos
(m)
Espesor
masa
desplazada
(m)
Volumen
desplazado
(m3)
280
120
3
100 800
Area 2 - deslizamiento activo 4: Vista de la parte activa e
inactiva del escarpe principal del deslizamiento. Factores
incidentes: geomorfológicos, estratigráficos/ litológicos,
hidrogeológicos y uso del suelo
Figura 4: A la izquieda el deslizamiento activo 1 en el área 1, a la derecha el deslizamiento activo 4 en el
área 2. Fuente: INIGEMM
La dinámica del área de estudio (figura 5) se monitoreó con extensómetros en la parte
superior y distribución de puntos de control con GPS diferencial. El monitoreo con los
extensómetros denominados Q1, Q2 y Q3 consistió en mediciones diarias desde el 10 de
Diciembre del 2006 al 11 de Febrero del 2010, donde se registró lectura de cambio,
movimiento efectivo en cm, movimiento diferencial en cm, movimiento acumulativo,
velocidad en cm/año y velocidad en mm/día. Mientras que el monitoreo con GPS se realizó en
dos campañas, la primera durante 14-16 Junio del 2007, y la segunda durante 18-20 Julio del
4
2007, donde los registros muestran la diferencia en latitud, longitud y altura. La ubicación de
los puntos de control con GPS tienen denominaciones QB01, QB02, QR01, QR02, QR03,…,
QR20.
Figura 5: Mosaico de Ortofotos, Septiembre del 2009. Convenio Municipio de Riobamba y el Programa
Sistema Nacional de Información y Gestión de Tierras Rurales e Infraestructura Tecnológica - SIG
TIERRAS (http://www.sigtierras.gob.ec). Sistema de referencia: WGS 84 - UTM Zona 17 Sur. Fuente:
INIGEMM
Los datos obtenidos en Tumba-San Francisco indican que se trata de un solo deslizamiento
que alcanza una velocidad de 36.5 mm/año. La zona de mayor impacto alcanza el centro
comunal Tumba ubicado al pie de los deslizamientos y flujos de detritos. Como resultado del
monitoreo, el INIGEMM desarrolló Mapas de Dinámica, de Susceptibilidad y de Peligro
(figura 6) y procesos de simulación de flujos utilizando el software DanW.
En las faldas del Cerro Iguazo están localizadas 50 casas, de las cuales 33 están en peligro por
el desmoronamiento del cerro, y la Escuela Francisco de Orellana donde estudian 19 niños.
En el 2006 los geólogos del ex – Ministerio de Minas y Petróleos advirtieron a las autoridades
sobre el peligro de que la montaña podría arrasar una parte de la comuna Tumba San
5
Francisco al oriente de la parroquia Quimiag en Chimborazo. El estudio determinó que un
millón de metros cúbicos de materiales (tierra y piedras) ocasionarían problemas muy graves
y se recomendó la re-ubicación de la comuna. Sin embargo, a cuatro años del pedido, la
población aún permanece en esa zona de riesgo. En el 2008 por los constantes deslaves de la
montaña, la comuna comenzó las gestiones de ayuda en los organismos pertinentes para su reubicación. Según la Redacción Sierra Centro del periódico El Comercio (Diciembre 31,
2010), en Noviembre del 2010 a las 22h00 se registró un deslave, inquietando a los habitantes
de Tumba. Al momento, la comuna cuenta con dos hectáreas de terreno a 3 kilómetros de
Tumba en una planicie, a la espera de que el Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda MIDUVI construya sus nuevas viviendas.
Mapa de susceptibilidad a los movimientos en masa
Mapa de peligros y zonas potenciales de impacto
Figura 6: A la izquierda “Mapa de susceptibilidad a los movimientos en masa”, a la derecha “Mapa de
peligros y zonas potenciales de impacto”. Fuente: INIGEMM
1.2.
Objetivos
General:
Usar Interferometría de Radar de Síntesis de Apertura - InSAR “Interferometry Synthetic
Aperture Radar” en la ladera occidental del Cerro Iguazo, comunidad Tumba, parroquia
Quimiag, cantón Riobamba, provincia de Chimborazo-Ecuador para determinar la
deformación de la ladera por los movimientos en masa detectados, y con ésta aplicación
intentar dar los primeros pasos en la inserción de ésta tecnología en los organismos en
Ecuador (INIGEMM).
Específicos:
6
•
Realizar un registro histórico de interferogramas de movimientos en masa, de acuerdo a la
disponibilidad de escenas radar.
•
Contrastar los resultados obtenidos con la información de campo proporcionada por el
INIGEMM
1.3.
Estructura de la tesis
El presente trabajo de investigación tiene la siguiente estructura:
•
Capítulo 1: Explica el área de estudio, la temática a abordar sobre la base de Informes
Técnicos proporcionados por el INIGEMM, datos de monitoreo del deslizamiento, así
como los objetivos de la investigación.
•
Capítulo 2: Contiene el fundamento teórico sobre radar e interferometría. Además, se
señala el software a utilizarse y la metodología que contempla cuatro fases de desarrollo:
pre-procesamiento, procesamiento, pos-procesamiento y análisis de datos.
•
Capítulo 3: Detalla la disponibilidad de productos radar y modelo digital de elevación.
•
Capítulo 4: Se refiere al procesamiento de datos radar en el software libre de síntesis
SAR e interferometría denominado ROI_PAC “Repeat Orbit Interferometry PACkage”,
desarrollado por el “Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology,
Pasadena, California”.
•
Capítulo 5: Muestra los resultados obtenidos con el pos-procesamiento de los productos
resultantes de las imágenes de radar ALOS PALSAR del capítulo anterior.
•
Capítulo 6: Contiene las conclusiones del trabajo de investigación.
7
8
2. Fundamento teórico
A continuación se muestra revisión de literatura para apoyar el desarrollo de la presente
investigación, la cual comprende una introducción a los principios básicos de Radar de
Síntesis de Apertura - SAR, descripción de las plataformas satelitales de las imágenes de
radar procesadas, principios básicos de Interferometría de Radar de Síntesis de Apertura –
InSAR, software que se utilizó en el procesamiento de las imágenes de radar y la metodología
empleada para alcanzar los objetivos planteados.
Mayor información sobre la temática abordada se puede encontrar en los libros de Ramon
Hanssen (2001), Bakker et al. (2004), Manual de Entrenamiento InSAR de la Agencia
Espacial Europea (ESA TM-19 Febrero 2007), Manual de Radar de Síntesis de Apertura y
SARscape (SARMAP 2008), John Richards (2009) y en los artículos científicos citados.
2.1.
Principios básicos de Radar de Síntesis de Apertura “Synthetic
Aperture Radar - SAR”
Como indica Bakker et al. (2004), existen diversos métodos para recolectar datos espaciales,
es decir que tienen una referencia geográfica, para usarlos en distintas aplicaciones de acuerdo
a sus necesidades. Así tenemos las encuestas, entrevistas, levantamiento de información
catastral, muestras a analizarse en laboratorio, interpretación de imágenes satelitales, uso de
fotografías aéreas, modelos numéricos, etc. Para abordar el tema de uso de Interferometría de
Radar de Síntesis de Apertura - InSAR en la detección de movimientos en masa, se tratarán
los métodos de recolección de datos por procesamiento de imágenes satelitales de radar y su
validación con levantamiento de campo.
El sensor SAR es un sistema activo, donde una antena montada en una plataforma satelital
transmite un pulso corto en una dirección precisa “side-looking” a la superficie terrestre
(figura 7). La señal reflejada denominada eco retorna a la antena con un tiempo de retardo.
Esta definición de radar se denomina Radar Mono-Estático.
9
Figura 7: Radar mono-estático. Fuente: SARMAP (2008)
En Radar de Apertura Real - RAR “Real Aperture Radar” (figura 8), retorna solo la amplitud
de cada eco para ser medida y procesada. Por otra parte, los sistemas radares coherentes
como Radar de Síntesis de Apertura - SAR “Synthetic Aperture Radar”, graban la amplitud y
la fase del eco recibido, donde la amplitud y la fase se usan durante el proceso de focalización
para construir la imagen. Según Colesanti & Wasowski (2006) la imagen enfocada SAR es
una matriz de valores complejos, donde la Amplitud es un mapa de la reflectividad del suelo
del área escaneada y la fase depende de la reflectividad local y de la distancia sensor-objetivo
(slant range o dirección de línea de vista - LOS “Line Of Sight direction”). La sensibilidad de
la fase respecto a la distancia sensor-objetivo es muy alta ya que la fase es la diferencia de dos
formas de camino de la longitud de onda (λ), es decir los caminos sensor-objetivo y objetivosensor. Por ejemplo, una sola forma de diferencia de camino de 0.5 λ se traduce a un ciclo de
fase completa (2π). El SAR al guardar la señal electromagnética de eco desde la superficie
terrestre, organiza la señal en un mapa de imágenes de dos dimensiones (2D), cuyas
dimensiones son la distancia sensor-objetivo (rango) y la plataforma de dirección de vuelo
(azimut).
Figura 8: Radar de Apertura Real - RAR. Fuente: SARMAP (2008)
10
De acuerdo a Hanssen (2001), en las aplicaciones interferométricas la observación principal
es la señal de fase relativa de dos dimensiones, que es el módulo 2π de la señal de fase
absoluta que es desconocida.
El SAR tiene ventajas únicas sobre sensores ópticos ya que es independiente de la
iluminación solar, penetra nubes, y en cierta medida pocos centímetros de superficies como
suelo, vegetación, nieve, dependiendo de la frecuencia a la que operan. No obstante, en
imágenes de radar se debe considerar la complejidad en el procesamiento de los datos y las
dificultades en su interpretación.
Respecto a la resolución espacial, en el RAR se la determina en primer lugar por el tamaño de
la antena, por lo que a mayor antena mejor resolución espacial.
Otros factores que
intervienen son la duración del pulso (τ) emitido y el ancho del pulso de la antena. En RAR la
resolución en rango se define como:
resrango =
cτ
2
,donde c es la velocidad de la luz
Mientras que la resolución en azimut se define como:
resazimut =
λR
L
, donde L es la longitud de la antena, R es la distancia sensor-objeto, λ es la
longitud de onda
En contraste con los RAR, los SAR por el movimiento de la plataforma que avanza hacia
adelante, se sintetiza una gran antena (figura 9) que permite tener una mayor resolución en
azimut a pesar del tamaño pequeño de la antena.
Figura 9: Radar de Síntesis de Apertura - SAR. Fuente: SARMAP (2008)
11
En los SAR, la resolución en rango está limitada por el ancho de banda del pulso transmitido.
Mientras más corto sea el pulso, más baja es la energía transmitida y más pobre la resolución
radiométrica. Para conservar la resolución radiométrica, los SAR generan un pulso amplio
con una modulación de frecuencia lineal “chirp” (figura 10).
Figura 10: Chirp, parte real. Fuente: SARMAP (2008)
A continuación se indican conceptos básicos de los parámetros específicos, modos de
adquisición, mecanismos de dispersión, efecto speckle, datos estadísticos y geometría de los
SAR.
2.1.1.
Parámetros específicos
Los parámetros específicos de los SAR son la λ, la polarización y los ángulos de incidencia
(θ) del sensor.
Sobre la λ, a más amplia λ mayor penetración de los pulsos emitidos por el sensor en la
vegetación y suelo. La tabla 2 muestra las bandas y su λ de varios sensores radar.
Tabla 2: Longitudes de onda usados. Fuente: SARMAP (2008)
Banda
P
L
S
C
X
K
λ (cm)
65
23
10
5
3
1,2
Sensor
AIRSAR
JERS-1 SAR, ALOS PALSAR
Almaz-1
ERS-1/2 SAR, RADARSAT-1/2, ENVISAT ASAR, RISAT-1
TerraSAR-X-1, COSMO-SkyMed
Uso militar
Sobre la polarización, independientemente de la λ, la señal del radar puede transmitir vectores
de campo eléctricos en forma horizontal (H) o vertical (V), y recibir la señal de retorno
también en forma horizontal, vertical o ambos (figura 11). Los procesos físicos básicos
responsables del retorno “like-polarised” (HH o VV) corresponden a la reflexión de la
superficie casi especular. Por ejemplo, para los cuerpos lisos de agua, es decir agua sin
movimiento de olas, la imagen aparece color negro.
12
Por otra parte, el retorno de polarización cruzada HV o VH es débil y se lo asocia con
diferentes reflexiones debido a la rugosidad de la superficie.
Figura 11: Polarización HV. Fuente: SARMAP (2008)
Respecto al ángulo de incidencia (θ), es el ángulo formado entre el pulso de radar y una línea
perpendicular a la superficie. La interacción de las micro-ondas con la superficie es compleja,
la reflectividad de la señal de retorno es normalmente fuerte en pequeños ángulos de
incidencia, y decrece con el incremento de los mismos.
2.1.2.
Modos de adquisición
Los modos de adquisición de los sensores radar son los siguientes:
•
Stripmap
•
ScanSAR
•
Spotlight
En el Modo “Stripmap” (figura 12) la antena por lo general permite al sistema la flexibilidad
de seleccionar una franja de imagen al cambiar el ángulo de incidencia. Este modo es el que
más se usa, pero tiene la limitación de tener una franja estrecha “narrow swath”. En los casos
de ERS-1/2 y JERS-1 la antena es fija. Mientras que otros sistemas SAR como RADARSAT1/2, ENVISAT ASAR, ALOS PALSAR, TerraSAR-X-1, COSMO-SkyMed y RISAT-1 se
pueden seleccionar diferentes modos de franja.
13
Figura 12: Modo "Stripmap". Fuente: SARMAP (2008)
El Modo “ScanSAR” (figura 13) no tiene la limitación de la franja estrecha del Modo
“Stripmap” y permite alcanzar franjas más amplias de longitud por el uso de un pulso de
antena electrónicamente orientable en elevación. Las imágenes de radar son sintetizadas al
escanear el ángulo de incidencia y sintetizan imágenes secuencialmente para las diferentes
posiciones de los pulsos. El área iluminada por cada pulso particular se denomina sub-franja.
El principio de ScanSAR es compartir el tiempo de operación del radar entre dos o más subfranjas separadas para obtener una imagen completa.
Figura 13: Modo “ScanSAR”. Fuente: SARMAP (2008)
En el Modo “Spotlight” (figura 14) el sensor dirige el pulso de la antena y continuamente
ilumina el área de terreno “terrain patch”.
14
Figura 14: Modo “Spotlight”. Fuente: SARMAP (2008)
Además, los modos “Spotlight” y “Stripmap” se distinguen por lo siguiente:
•
Los modos Spotlight y Stripmap tienen la misma antena, pero Spotlight brinda una
resolución más fina en azimut.
•
El modo Spotlight puede iluminar una misma escena con múltiples ángulos “viewing
angles”.
•
El modo Spotlight ilumina múltiples escenas pequeñas, mientras que el modo
Stripmap ilumina una franja larga de terreno.
2.1.3.
Mecanismos de dispersión
Sobre los mecanismos de dispersión, el sensor radar ilumina una escena por medio de un
pulso “beam”, la energía incidente es dispersada (figura 15) de acuerdo a las características de
la superficie iluminada. Entonces, la imagen SAR resultante indica la energía reflejada al
sensor, donde las áreas oscuras representan baja dispersión es decir poca energía reflejada,
mientras que las brillantes representan alta dispersión. La dispersión en un área dada con una
λ particular varía de acuerdo a la penetración del pulso radar, al tamaño físico de los objetos
iluminados, a sus propiedades dieléctricas, a su contenido de humedad, donde los objetos muy
húmedos aparecen brillantes, mientras que los muy secos aparecen oscuros. Una excepción lo
representan los cuerpos lisos de agua que actúan como una superficie plana y aparecen en la
imagen con color negro. Adicionalmente, la λ, la polarización de los pulsos SAR y los
ángulos de observación afectan la señal dispersada.
15
Figura 15: Mecanismos de dispersión. Fuente: SARMAP (2008)
Sobre la Dispersión Doble Rebote “Double Bounce” (figura 16), las superficies con pendiente
hacia el sensor tienen una dispersión más fuerte que las superficies con pendiente contraria al
sensor, por lo que tienen una tendencia a aparecer más brillantes en una imagen de radar. Las
áreas en sombra y que no son iluminadas por el sensor aparecen oscuras. La estructura
alineada de calles de ciudad y edificios permite que el pulso de radar incidente rebote en las
calles, y nuevamente rebote en los edificios, lo que se denomina doble rebote, retorne al radar
con una apariencia muy brillosa (blanca) en la imagen de radar. Mientras que las carreteras y
ferrovías, como son superficies planas aparecen oscuras.
Figura 16: Mecanismos de dispersión: doble rebote. Fuente: SARMAP (2008)
Sobre la penetración del pulso radar (figura 17), dependiendo de la frecuencia y polarización,
las ondas pueden penetrar la vegetación e incluso suelo seco, como nieve seca o arena, en
ciertas condiciones. Generalmente, a más amplia λ más fuerte es la penetración en los
objetos.
Figura 17: Mecanismos de dispersión: penetración. Fuente: SARMAP (2008)
Sobre las propiedades dieléctricas, en los objetos metálicos y de agua, la constante dieléctrica
es alta (80), mientras que en objetos en condiciones secas es relativamente baja alrededor de 3
16
a 8. Esto significa que la humedad del suelo o superficies de vegetación pueden producir un
incremento notable en la reflexión de la señal radar. En base a las propiedades dieléctricas de
los objetos, los sistemas SAR se usan para recuperar el contenido de humedad de suelo
principalmente en suelo desnudo debido al gran contraste que existe entre suelo seco y suelo
húmedo.
2.1.4.
Efecto “speckle”
El efecto “speckle” influye la calidad de imágenes SAR y es inducido por los mecanismos de
formación de la imagen. El “speckle” se lo relaciona a una característica de ruido producida
por sistemas coherentes como el SAR y Laser, pero no es ruido del sistema, es una medida
electromagnética explotada en particular en InSAR y tiene una estructura randómica de
píxeles causados por la interferencia de ondas electromagnéticas dispersados por los objetos o
superficies. Al iluminar la escena, cada objeto contribuye con energía dispersada, y por la fase
y cambio de energía todas las dispersiones son resumidas coherentemente (figura 18). Ese
resumen puede ser alto o bajo dependiendo de la interferencia constructiva o destructiva. La
fluctuación estadística (varianza) o incertidumbre se la asocia con el brillo de cada píxel en la
imagen de radar.
Cuando se transforma la señal SAR en la imagen, luego del proceso de enfoque, se aplica el
procesamiento multi-look o promedio no-coherente. El “speckle” todavía está inherente a la
imagen SAR y puede ser reducido al aplicar técnicas de restauración de imagen (filtro
speckle).
Figura 18: Efecto speckle. Fuente: SARMAP (2008)
2.1.5.
Datos estadísticos
Los datos SAR están compuestos por una parte real y una parte imaginaria (datos complejos),
denominado “in-phase” y canales de cuadrante (figura 19).
17
Figura 19: Parte imaginaria. Fuente: SARMAP (2008)
La fase de un sistema SAR de un solo canal, por ejemplo la banda C con polarización VV,
está uniformemente distribuida en el rango -π a +π, y no contiene información, a diferencia de
la Amplitud o Intensidad que contiene información.
Luego del procesamiento de enfoque de los datos SAR, por lo general se procesa el multilook al promediar el rango y/o azimut de la resolución de la celda, esto se conoce como
promedio incoherente. Una imagen L-vista (L-look), donde L es el número de vistas, es la
“convolution” de distribuciones exponenciales a un número dado de vistas (figura 20).
Figura 20: Distribuciones exponenciales L-vista, donde L es el número de vistas. Fuente: SARMAP (2008)
Una característica importante son los momentos, que es la media y la varianza esperada, de la
distribución Gama para un área homogénea, así por ejemplo:
media
= 2 * (desviación estandar)2
varianza = 4 * (desviación estandar)4 / L
Y se define al Número Equivalente de Vistas (ENL-Equivalent Number of Looks) como:
ENL =
mean2 / varianza, donde ENL equivale al número de valores de Intensidad
promediados por píxel.
18
2.1.6.
Geometría
Los efectos de distorsión geométrica deben considerarse al usar datos SAR en investigaciones
geológicas, especialmente en inestabilidad de pendiente ya que la pendiente local del terreno
(α) influye en la imagen de radar. Colesanti & Wasowski (2006) citan a Monti Guarnieri
(2002) e indican los efectos de distorsión geométrica causados por el mecanismo del radar
que induce una resolución que depende de la pendiente a lo largo del rango oblicuo (ground
range).
Sobre la Geometría en Rango, la posición de un objeto está en función del tiempo de tránsito
del pulso entre el sensor y ese objeto, por lo que su posición es proporcional a la distancia
sensor-objeto. La proyección de un objeto específico en LOS es proporcional a la distancia
del sensor y causa compresión no lineal de la superficie iluminada. La figura 21 indica la
proyección (a’, b’, c’) en rango de los objetos iluminados: a, b y c. Se visualiza que
diferencias pequeñas en altitud pueden causar grandes distorsiones, lo que lleva a tener las
distorsiones de acortamiento “foreshortening”, “layover” y sombra.
El efecto de acortamiento “foreshortening” ocurre cuando α está frente al sensor (0 < α < θ),
entonces la imagen se comprime en pocos píxeles y presenta reflectividad brillante.
El efecto “layover” ocurre cuando la inclinación excede θ, causando que la parte superior e
inferior de la pendiente estén invertidos en la imagen SAR.
El efecto sombra “shadowing” causa que el área no esté iluminada completamente por el
sensor debido a que la pendiente está contraria al sensor (-(90 - θ) < α < 0), es un caso
extremo de acortamiento “foreshortening” donde α es más grande que θ. Por lo tanto, cuando
se incrementa la distancia horizontal, la distancia sensor-objeto disminuye.
19
Figura 21: Geometría en Rango. Fuente: SARMAP (2008)
En áreas montañosas las imágenes SAR tienen una distorsión geométrica muy marcada y
desde el punto de vista radiométrico, las pendientes con frente al sensor SAR aparecen muy
brillantes (figura 22). En topografía más pronunciada o en el caso de ángulos de incidencia
muy pequeños como ERS-1/2 el efecto de acortamiento “foreshortening” es peor. El efecto
de acortamiento se puede corregir en las calibraciones geométrica y radiométrica con la
disponibilidad de un Modelo Digital de Elevación (DEM) de alta resolución espacial.
Mientras que los efectos “layover” y sombra no pueden ser corregidos porque esas áreas no
tienen información temática.
Figura 22: Ejemplo de geometría en rango. Fuente: SARMAP (2008)
Por ejemplo, la resolución de ERS es alrededor de ∆az=5 m. en dirección en azimut y ∆sr=9.6
m. dirección en rango (LOS). Dependiendo de la topografía local la resolución del rango
oblicuo (∆gr) es:
∆gr
∆sr
Sen (θ -α )
α es positivo para pendientes donde su frente mira al sensor radar, y negativo para pendientes
opuestas al sensor. Para terrenos planos α=0° a rango medio θ=23°, la resolución del rango
20
oblicuo es alrededor de 25 m. La resolución no se debe confundir con el tamaño actual del
píxel que es ligeramente fino. Por ejemplo, se tiene 4 m en azimut, 8 m en LOS, y por lo tanto
20 m en rango oblicuo (terreno plano en rango medio) (Colesanti Carlo 2006).
Las
distorsiones en rango son amplias, causadas principalmente por variaciones en la topografía,
mientras que las distorsiones en azimut son más pequeñas pero a su vez más complejas.
Sobre la Geometría en Azimut, la frecuencia de la señal reflejada depende de la velocidad
relativa entre el sensor y el objetivo. Parte de la señal de objetos que están frente al sensor se
registran con una frecuencia mucho más alta que la emitida porque la antena se mueve a
través del objetivo. Mientras que la frecuencia de los objetos que están opuestos al sensor es
más baja que la frecuencia emitida, esto se conoce como efecto Doppler.
2.2.
Plataformas satelitales
A continuación se describen las plataformas satelitales ALOS y ERS, cuyas imágenes SAR
fueron procesadas para obtener productos interferométricos.
2.2.1.
Advanced Land Observing Satellite - ALOS
El programa satelital Japonés de observación de la Tierra consiste en dos series de satélites
conformados de acuerdo al objetivo de observación. La primera serie de satélites está
principalmente diseñada para observaciones atmosféricas y marinas, mientras que la segunda
serie para observaciones del suelo. El satélite “Advanced Land Observing Satellite, ALOS” es
el sucesor del satélite “Japanese Earth Resources Satellite-1, JERS-1” (banda L, polarización
HH, 35° ángulo off-nadir) en operación durante 1992-1998. ALOS fue exitosamente lanzado
desde el Centro Espacial de Tanegashima-Japón en Enero 24 del 2006 (Rosenqvist Ake
2004), (JAXA), (Earth Observation Research and Application Center March 2008). En Mayo
del 2011, JAXA anunció la terminación de la vida útil del satélite ALOS y se anuncia para el
2013 el lanzamiento de ALOS-2 con el mejoramiento de sus modos de adquisición, mejor
resolución, más ángulos de incidencia, etc (http://www.jaxa.jp/index_e.html).
ALOS utiliza técnicas avanzadas de observación del suelo con los siguientes objetivos:
1. Cartografiar y así proveer mapas para Japón y países contenidos en la región Asia-Pacífico.
2. Realizar observaciones regionales para fomentar el equilibrio entre el planeta y el
desarrollo.
3. Monitorear desastres alrededor del mundo.
21
4. Investigar recursos naturales.
5. Desarrollar tecnología para futuros satélites de observación de la Tierra.
ALOS (figura 23) está compuesto por tres sistemas independientes para la observación de la
Tierra, que adquieren simultáneamente imágenes ópticas e imágenes de radar con diversas
resoluciones y coberturas. A continuación se indican los sensores ópticos PRISM y AVNIR-2,
y el sensor radar PALSAR:
• Panchromatic Remote-sensing Instrument Stereo Mapping (PRISM): por estereoscopia
este instrumento mide la elevación precisa del suelo. El sensor tiene una cámara
pancromática, la longitud de onda comprende 0.52~0.77 µm, la resolución espacial es 2.5
m.
• Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type 2 (AVNIR-2): permite observar lo
que cubre la superficie del suelo. El sensor es multiespectral de cuatro bandas, cuyas
longitudes de ondas corresponden a los rangos 0.42~0.5 µm (banda 1), 0.52~0.60 µm
(banda 2), 0.61~0.69 µm (banda 3) y 0.76~0.89 µm (banda 4). La resolución espacial
corresponde a 10 m.
• Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR): permite observar el suelo
durante el día-noche y en todos los climas.
Figura 23: Satélite “Advanced Land Observing Satellite, ALOS”. Fuentes:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm, Rosenqvist et al. (2004)
La tabla 3 muestra las principales especificaciones del satélite ALOS:
Tabla 3: Principales especificaciones de ALOS. Fuentes:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm, Rosenqvist et al.(2004), Earth Observation
Research and Application Center (March 2008), http://www.jaxa.jp/index_e.html
Fecha de lanzamiento
22
Enero 24, 2006
Vehículo de lanzamiento
H-IIA
Sitio del lanzamiento
Centro Espacial Tanegashima
Masa de la nave
4 toneladas aproximadamente
Poder generado
7 kW (fin de sus funciones)
Diseño en funcionamiento
3-5 años (hasta 2011)
Orbita
Sincronizada con el sol, sub recorrente
Ciclo completo de repetición: 46 días
Sub ciclo: 2 días
Altitud: 691.65 km (en el Ecuador)
Inclinación: 98.16°
Pasada de tiempo en Ecuador
~10.30 (descendente); ~22.30 (ascendente)
Precisión de posicionamiento
1 m (fuera de línea)
Velocidad de transmisión de datos
240 Mbps (DRTS, via Data Relay Technology Satellite)
120 Mbps (estación de transferencia directa)
Registradores de vuelo
Grabadora de estado sólido (90 Gbytes)
Se procesaron imágenes ALOS PALSAR, por lo que a continuación se detalla éste producto.
PALSAR (figura 24) es un Radar de Síntesis de Apertura (SAR) que usa la frecuencia de la
banda L para observar el suelo durante el día-noche sin la interrupción de las nubes, capaz de
adquirir datos de hasta 10 m de resolución con ángulos de incidencia entre 20° y 55°. El
desarrollo del sensor es un proyecto conjunto entre la Agencia de Exploración Aeroespacial
Japonesa “Japan Aerospace Exploration Agency, JAXA” y la Organización de Observación
de Recursos Japoneses “Japan Resources Observation System Organization, JAROS”.
Figura 24: Sensor PALSAR. Fuente: http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm
PALSAR es un instrumento full polarimétrico que opera en los siguientes modos
(http://98.131.178.24/archivo-adm/Alos%20%288%29.pdf):
•
modo fino con una sola polarización (FBS)
•
modo fino en doble polarización (FBD)
•
modo Scan SAR (SL Scan SAR)
•
modo fino de Polarimetría (P Fine Polarimetría)
La antena de PALSAR consiste de 80 T/R módulos en 4 segmentos, con un tamaño de 3.1 x
8.9 m cuando se despliega (figura 25). Como resultado del tamaño de antena relativamente
23
pequeña, de la altitud en órbita y del amplio ancho de banda Doppler, la frecuencia de
repetición de pulso (PRF) varía (1500-2500 Hz) durante la órbita. PALSAR puede cambiar el
ángulo off-nadir en el rango de 9.7-50.8°. Básicamente observa con un ángulo off-nadir de
34.3°, donde la resolución espacial es 10 m para modo de alta resolución.
Figura 25: Antena de PALSAR durante una prueba de desarrollo. Fuente: Rosenqvist et al. (2004)
La figura 26 muestra un concepto de observación de PALSAR, mientras que la figura 27
muestra sus características de observación, y la tabla 4 señala las características principales
del instrumento.
Figura 26: Concepto de observación de PALSAR. Fuentes: Rosenqvist et al. (2004),
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm
24
Figura 27: Características de observación de PALSAR. Fuentes:
Tabla 4: Características principales del instrumento PALSAR. Fuentes:
Características
Modo fino
Frecuencia
Ancho de banda Chirp
28MHz
Polarización
Modo de observación
Modo ScanSAR
Modo Polarimétrico
1270 MHz, banda L (23.6 cm)
14MHz
14MHz, 28MHz
14MHz
HH o VV
HH+HV o VV+VH
HH o VV
8-60°
8-60°
18-43°
8-30°
Resolución en Rango
Ancho de observación (Swath)
Longitud de Bit
7-44 m
40-70 Km
5 bits
14-88 m
40-70 Km
5 bits
100 m (multilook)
250-350 Km
5 bits
24-89 m
20-65 Km
3 o 5 bits
Velocidad de datos
240 Mbps
240 Mbps
120 Mbps, 240
Mbps
240 Mbps
< -25 dB
< -29 dB
Angulo incidencia
NE (Noise Equivalent) sigma zero
*2
Precisión radiométrica
< -23 dB (Swath 70 km)
HH+HV + VV+VH
< -25 dB (Swath 60 km)
Precisión relativa dentro de imagen: 1 dB
Precisión relativa dentro de órbita: 1.5 dB
PRF
2.2.1.1.
1500 – 2500 Hz
Productos PALSAR
A continuación se muestran características del instrumento PALSAR (tabla 5) en el modo de
observación fino que corresponde a las imágenes de radar procesadas.
25
Tabla 5: Definiciones de productos de datos estandar de PALSAR en el modo de observación fino.
Fuente: Earth Observation Research and Application Center (March 2008)
Características
Definición
1.0
Reconstruido, datos
de la señal sin
procesar con
coeficientes de
corrección
radiométrica y
geométrica
Nota
Archivos de
imágenes separados
por cada
polarización (HH,
VV, HV, VH)
Definición de los
niveles de los
productos estandar
de PALSAR
Observ.
Nivel
1.1
Comprimido en
rango y azimut
Datos complejos en
LOS
1.5
Imagen proyectada procesada
multi-look a coordenadas de
mapa.
Latitud y longitud del producto
son calculados sin considerar la
altitud.
Opciones G y R
Solo es
seleccionable una de
las opciones G y R.
Archivos de
imágenes separados
por cada
polarización (HH,
VV, HV, VH)
18
Niveles de
procesamiento en
modo de
observación fino
Nivel de
procesamiento y sus
tipos de datos
Espaciamiento del
píxel (píxel spacing)
en modo de
observación fino
Una polarización
9
9
9
Doble polarización
9
9
9
18
-
32 bit(I) + 32 bit(Q)
(*1)
Coordenada en LOS
Dirección rango
Longitud de la señal
de ingreso
(corresponde al
ancho de la señal de
la puerta)
Longitud de la señal
válida (corresponde
al ancho de la señal
de la puerta-ancho
del pulso)
Dirección azimut
16.4 sec
(correspondiente a
110 km)
51 a 79 km
Formato
8 bit(I) + 8 bit(Q)
Coordenadas
Una polarización
Doble polarización
Tamaño de la
imagen en modo de
observación fino
Resumen de
parámetros de
procesamiento
beams
Proyección de mapa
“Framing” (*3)
Dirección de imagen
(*4)
“Resampling”
Coordenada
geodética (modelo
de Tierra)
“Scene Shift”
Función de ventana
Número de multilook
Espaciamiento del
pixel
beams
16 bit entero sin signo (*2)
Coordenada de mapa
6.25 m (2 look)
12.5 m (4 look)
12.5 m (4 look)
-Ángulo off-nadir 9.9°-43.4°: 70
km
-Ángulo off-nadir 45.2°-50.0°: 50
km
-Ángulo off-nadir 50.8°: 40 km
Tamaño de imagen en dirección
azimut varía de acuerdo a PRF y
ángulo off-nadir.
51 a 79 km
-
-
UTM, PS, MER, LCC (*5)
G, R
-
-
Mapa
-
-
NN, BL, CC
-
-
ITRF97 (GRS80)
-5 a 4
-
-5 a 4
Rectangular
-
1
-
-
-5 a 4
Rectangular
Depende del modo de
observación
Depende del modo de
observación y número de multilook
(*1) I y Q are datos reales basado en IEEE. Byte order es Big Endian
(*2) Byte order es Big Endian
(*3) G: geo-codificado, R: geo-referenciado
(*4) Válido en el caso de Geocoded
(*5) UTM o PS en modo de observación fino
El formato del producto PALSAR se basa en las normativas del Comité de Satélites de
Observación de la Tierra - CEOS (2011) para el formato de datos SAR.
El volumen imagen existe como un volumen lógico y está compuesto por los siguientes cuatro
clases de archivos, y la tabla 6 muestra la composición de registros de cada archivo:
• 1 archivo “Volume Directory” (VOL-SceneID-ProductID): almacena los formatos de los
registros del descriptor del volumen, del archivo puntero y del texto.
26
• 1 archivo “SAR Leader” (LED-SceneID-ProductID): almacena los formatos de los
registros de tipos de datos relacionados a la imagen.
• Algunos archivos imagen “SAR Data” (IMG-XX-SceneID-ProductID): almacena los
formatos de los registros de la imagen. La cantidad de archivos imagen depende del
número de polarizaciones.
• 1 archivo “SAR Trailer” (TRL-SceneID-ProductID): almacena información final
relacionada a la imagen.
Tabla 6: Composición de registros de los archivos del volumen imagen en ALOS PALSAR. Fuente: Earth
Observation Research and Application Center (March 2008)
Nivel de procesamiento
1.0
1.1
1.5
Archivo/nombre del registro
Archivo “Volume directory”:
1. descriptor del volumen
2. puntero del archivo
3. texto
9
9
9
9
9
9
9
9
9
Archivo “SAR leader”:
1. descriptor del archivo
2. resumen del conjunto de datos
3. datos de proyección de mapa
4. datos de posición de plataforma
5. datos de altitud
6. datos radiométricos
7. resumen de la calidad de datos
8. datos de calibración
9. datos relacionados a la facilidad
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
Archivo “SAR Image”:
2. datos de la señala
3 datos procesados
9
9
-
9
9
-
9
9
Archivo “Trailer”:
2. datos de imagen de baja resolución
9
-
9
9
9
9
2.2.2.
European Remote Sensing Satellite - ERS
La serie de satélites radar ERS-European Remote Sensing Satellite (figura 28), a cargo de la
Agencia Espacial Europea (European Space Agency), se inició con el lanzamiento de ERS-1
el 17 de Julio de 1991, y tuvo continuidad en ERS-2 con el lanzamiento del 21 Abril de 1995.
Poco tiempo después del lanzamiento de ERS-2, ESA decidió enlazar los dos satélites en la
primera misión “tandem”, la cual tuvo una duración de nueve meses. Durante éste tiempo la
misión ofreció una oportunidad única de observar cambios en un periodo de tiempo muy
corto, porque ambos satélites orbitaban la Tierra con una diferencia de 24 horas.
Lamentablemente, en Marzo del 2000 por falla computacional ERS-1 terminó sus
operaciones.
De
acuerdo
al
sito
web
de
la
ESA
(http://www.esa.int/esaEO/SEMJ0O6TLPG_index_0.html. Acceso: Julio 28 del 2011), debido
27
a la terminación de la vida útil del satélite ERS-2, gradualmente se está disminuyendo la
altitud de su órbita hasta llegar aproximadamente a 550 Km, para reducir al mínimo el riesgo
de colisión con otros satélites y habilitar que el satélite ingrese a la atmósfera terrestre y
empiece su fusión. La detrucción ocurre luego de 25 años de su funcionamiento.
Figura 28: Satélite “European Remote Sensing Satellite, ERS”. Fuente:
http://www.esa.int/esaEO/SEMGWH2VQUD_index_0_m.html
De acuerdo al Instituto Delft para la Investigación Espacial Orientada a la Tierra (Delft
Institute for Earth-Oriented Space research 2011), ERS-1 y ERS-2 tienen fases de misiones,
donde las fases de misiones de ERS-1 son las siguientes:
Fase A: Puesta en Fase:
25 Julio 1991/10 Diciembre 1991
Fase B: Fase de Hielo:
28 Diciembre 1991/30 Marzo 1992
Fase R: Modo de Campaña Roll Tilt:
4 Abril 1992/13 Abril 1992
Fase C: Fase Multidisciplinaria:
14 Abril 1992/21 Diciembre 1993
Fase D: Segunda Fase de Hielo:
23 Diciembre 1993/10 Abril 1994
Fase E: Primera Fase Geodésica:
10 Abril 1994/28 Septiembre 1994
Fase F: Primera Fase Geodésica:
28 Septiembre 1994-21 Marzo 1995
Fase G: Fase Tandem:
21 Marzo 1995/5 Junio 1996
ERS-2 tiene solamente la fase de misión A:
Fase A: Fase Multidisciplinaria:
29 Abril 1996/al presente
A escala regional, a partir de la detección automática o semiautomática de imágenes ERS se
realizan aplicaciones de vigilancia en las costas, contaminación marina y cambios de uso del
suelo. Sus principales aplicaciones se enfocan en el impacto de actividades humanas sobre el
medio ambiente y el monitoreo de desastres naturales como inundaciones severas o
terremotos.
28
La figura 29 muestra la geometría de adquisición de ERS y sus principales parámetros como
son el ángulo de incidencia (θ) y el ángulo off-nadir.
Figura 29: Geometría de adquisición de ERS. Fuente: Colesanti & Wasowski (2006)
En su modo principal de adquisición, ERS tiene una cobertura de re-visita de 35 días. ERS-2
opera en polarización vertical (VV) en banda C (frecuencia 5.3 GHz). Para procesamiento de
imágenes SAR, ERS-2 es compatible con ERS-1. Las escenas ERS cubren aproximadamente
un área de 100 x 100 Km2 (Colesanti Carlo 2006). Para sensores SAR como ERS-1/2 y
ENVISAT ASAR que orbitan alrededor de 900 Km, el área cubierta por un solo pulso
transmitido (footprint) es alrededor de 5 Km de longitud en dirección azimut (SARMAP
2008).
La órbita de ERS-2 es elíptica, está sincronizada con el sol a una altitud aproximada de 800
Km y con 98° de inclinación. ERS da una vuelta completa al planeta una vez cada 100
minutos ((NASA), (European Space Agency)). Las órbitas de adquisición de ERS son
ascendentes y descendentes. En terrenos planos, el ángulo de incidencia (θ) que varía desde
19° en rango cercano, a 26° en rango lejano, es un poco más grande que el ángulo off-nadir
debido a la curvatura de la superficie Terrestre (Colesanti Carlo 2006).
ERS está compuesto de varios instrumentos que permiten manejar un flujo continuo de
información de la superficie de los océanos y emersión del suelo (NASA). A continuación se
indican los instrumentos:
• SAR - Radar de Síntesis de Apertura
• SCAT – Scaterómetro de Viento (Wind Scaterrometer)
• RA – Altímetro de radar (Radar Altimeter)
29
• ATSR – Radiómetro de Exploración (Along-Track Scanning Radiometer)
• Microwave Sounder
• GOME – Experimento de monitoreo global del ozono (Global Ozon Monitoring
Experiment)
• PRARE - Precise Range and Range-Rate Equipament
• LRR - Laser Retro-Reflector
ERS-1 consiste de dos radares especializados y de un sensor infrarrojo. El instrumento SAR
produce imágenes de una franja de 100 Km. de la superficie de la Tierra, mide continua y
globalmente la velocidad, la dirección del viento y los parámetros de las olas del océano.
Además, obtiene franjas de alta resolución, con un ancho de franja de 100 Km. El ángulo de
incidencia en operación normal es 23°. Sin embargo, para algunas aplicaciones
experimentales varía a más de 35° (Centre for Remote Imaging). El instrumento altímetro de
radar, mide con precisión variaciones en la altura del satélite sobre el nivel del mar y hielo. El
radiómetro de exploración construye imágenes termales detalladas de mares y océanos a
partir de mediciones de temperatura de la superficie (NASA). ERS-1 y ERS-2 tienen idéntico
diseño, con la diferencia de que ERS-2 incluye el nuevo instrumento GOME, diseñado para
monitorear niveles de ozono en la atmósfera (NASA), (European Space Agency).
Los
parámetros del modo de imagen SAR se indican a continuación en la tabla 7:
Tabla 7: Principales parámetros del modo de imagen SAR de ERS. Fuente: Centre for Remote Imaging
(2011)
Tamaño de la antena SAR
Frecuencia
Ancho de banda
Rango PRF
Duración del pulso largo
Longitud del pulso comprimido
Polarización
I and Q quantisation
Resolución radiométrica
Ancho de la franja
Ángulo de incidencia
Velocidad de transmisión de datos
2.3.
10 m de longitud, 1 metro de ancho
5.3 GHz (banda C )
15.55 MHz
1640-1720 Hz
37.1 microsegundos
64 ns
Vertical lineal
5 bits para OGRC, 6 bits para OBRC
2.5 dB a sigma-nought = -18 dB
80.4 Km
23 °
105 Mbps
Interferometría de Radar de Síntesis de Apertura “SAR Interferometry InSAR”
El principio básico de interferometría se fundamenta en el hecho de que la fase de imágenes
SAR es una medida ambigua (módulo - 2π) de la distancia sensor-objetivo. Las variaciones de
distancia se determinan al calcular en un píxel y su píxel base la diferencia de fase (fase
30
interferométrica) relativa en dos imágenes SAR. El calculo se realiza por el producto píxel
por píxel de la imagen de referencia denominada “maestra” (master - IM) por el complejo
conjugado de la imagen secundaria denominada “esclava” (slave - IS). Cada píxel de la
imagen SAR es la suma coherente de todos los elementos que emiten ecos dentro de cada
celda de resolución.
Por lo que cada elemento contribuye con su propia reflectividad
compleja (amplitud y fase) y su distancia individual al sensor. El supuesto básico para llevar
a cabo mediciones interferométricas se conoce como ausencia de decorrelación o coherencia
completa, la cual consiste en que mientras la reflectividad compleja del píxel en su conjunto
(reflectividad de todos los elementos y de sus caminos diferenciales sensor-objetivo) no
cambia en el tiempo transcurrido entre las adquisiciones radar, esto es cancelado desde la fase
interferométrica. Sin embargo, en realidad el término denominado reflectividad diferencial
residual siempre afecta la fase interferométrica y se conoce como ruido de decorrelación. En
particulas las áreas con vegetación son por lo general afectadas por la decorrelación temporal
ya que su reflectividad compleja varía con el tiempo y/o posición de los elementos que emiten
el eco dentro de una celda de muestra, como pueden ser las hojas y las ramas pequeñas de los
árboles (Colesanti Carlo 2006).
De acuerdo a Zebker & Villasenor (1992), al contrario de lo anterior, la decorrelación
geométrica se produce debido a la reflectividad compleja que cambia con la geometría de
adquisición.
Decorrelación geométrica se produce principalmente por la presencia de
elementos similares dentro de una misma celda. Su camino de viaje diferencial varía con la
geometría de adquisición. El principal parámetro orbital que controla éste efecto es la línea de
base normal (baseline, Bn) que es la medida de la diferencia de dos órbitas. La figura 30
muestra la proyección perpendicular a la dirección de línea de vista (LOS) de la distancia de
las órbitas relativas del satélite a las dos imágenes del interferograma.
31
Figura 30: Geometría simplificada de medidas interferométricas. Fuente: Colesanti & Wasowski (2006)
Colesanti & Wasowski (2006) remarcan las siguientes principales contribuciones a la fase
interferométrica:
•
Posible deformación del suelo (∆s) que afecta directamente el camino del viaje sensorobjetivo. Solamente la proyección de la deformación que ocurre a lo largo de la dirección
de línea de vista (∆sLOS) es detectada por el sistema SAR:
∆фdef,LOS = (4π / λ) ∆sLOS
La sensibilidad es muy alta: un desplazamiento LOS de λ/2 causa un ciclo de fase
completa.
•
Perfiles topográficos, en particular la diferencia de altura ∆q1,2 entre parejas de píxeles de
imagen.
La sensibilidad interferométrica
a la topografía es mucho más baja y
proporcional a la línea de base normal del inteferograma:
∆фtopo1,2 =
donde ∆ φ
topo1,2
4π
Bn ∆q1,2
λ rM sin θ
es la contribución topográfica a la diferencia de fase interferométrico
entre dos píxeles nombrados 1 y 2; rM es la distancia sensor-objetivo (para ERS en rango
medio aproximadamente 845 Km); Bn es la base de línea normal, y ∆q1,2 es la diferencia de
altura topográfica de los pixeles 1 y 2.
•
Ruido de fase: decorrelación temporal y geométrica.
•
Artefactos atmosféricos: aunque los sistemas SAR son capaces de penetrar las nubes, la
señal de fase SAR tiene una influencia significativa de las condiciones atmosféricas como
la distribución del vapor de agua en la troposfera (Colesanti & Wasowski (2006) citan a
32
Zebker et al. (1997)). La distorsión de fase atmosférica está fuertemente correlacionada
en espacio dentro de cada imagen SAR, ya que varía suavemente como una función de
rango y azimut.
La estimación de la topografía ha sido el principal interés en las primeras aplicaciones de
interferometría radar. Sin embargo, los experimentos de configuración de pasadas repetidas de
plataformas satelitales demostraron claramente la aplicabilidad de interferometría radar para
el monitoreo de deformación. No obstante, un problema recurrente en ésta aplicación es que
la señal de deformación se mezcla siempre con la señal de la topografía. Una solución a éste
problema es el planteamiento de la interferometría diferencial, donde la señal topográfica
obtenida desde el interferograma topográfico es escalada a condiciones de la línea de base del
interferograma de deformación y consecuentemente substraída, entregando así un
interferograma diferencial (Gabriel A. K. 1989). Massonnet et al. (1993) desarrollaron la
primera demostración de interferometria diferencial de radar al mapear el desplazamiento
ocurrido por el sismo de Landers, al usar un modelo de elevación para remover la señal de la
fase topográfica. Hanssen (2001) cita a Zebker et al. (1994), quienes reportaron el método de
tres-pasadas para estudiar el mismo sismo. El método consistió en usar dos imágenes de radar
para obtener un interferograma. Luego, combinaron el primer resultado con una tercera
imagen. De esta manera los autores (Zebker H. A. 1994) lograron remover la topografía con
el resultado del primer interferograma.
Casagli et al. (2008) señala que cuando ocurre un evento por deslizamiento, es crucial realizar
un mapeo rápido de la extensión del daño para producir un plan de emergencia y estrategias
de mitigación tan pronto como sea posible. Para este fin, las imágenes ópticas de muy alta
resolución permiten detectar cambios antes y después de un evento. De acuerdo a Colesanti
& Wasowski (2006), SAR con la técnica de Interferometría Radar de Síntesis de Apertura
(SAR Interferometry - InSAR) permite producir datos como modelos del terreno en tres
dimensiones que apoyan a investigaciones a escala regional. En el caso de movimientos en
masa, estos modelos pueden ser una herramienta para evaluar susceptibilidad de falla en las
pendientes. Por lo tanto, al combinar las imágenes ópticas e InSAR es posible definir la
extensión espacial y la evolución temporal de los deslizamientos para estrategias de manejo
de emergencias. Además, las imágenes de radar por medio de la técnica de InSAR proveen
mediciones precisas del desplazamiento del terreno debido a inestabilidad en la pendiente.
33
InSAR es una técnica revolucionaria para medir y mapear cambios tan pequeños como pocos
milímetros que han ocurrido en la superficie de la Tierra, debido a las actividades sísmica,
volcánica, migración de agua subterránea y antrópica como el bombeo de aguas subterráneas,
producción de hidrocarburos, etc. (UNAVCO 2011). Por la señal de rebote del radar de la
superificie en un mismo punto en el espacio pero en tiempos diferentes, el radar puede medir
los cambios en distancia entre el satélite y el suelo como elevación y hundimiento de la
superficie terrestre (Bawden Gerald 2005).
Se está incrementando el uso de InSAR para el estudio de la criósfera (movimiento de los
glaciares y las capas de hielo) y atmósfera (agua contenida en la tropósfera). Varias misiones
a nivel mundial están enfocadas al entrenamiento de nuevos científicos en el campo de
interferometría y su interpretación, como el programa EarthScope de los Estados Unidos, la
Misión de la NASA InSAR denominada DESDynl “Deformation, Ecosystem Structure and
Dynamics of Ice”. Nuevas técnicas y aplicaciones se están desarrollando rápidamente,
incluyendo “stacking”, análisis de deformación de la superficie en series de tiempo,
ScanSAR, InSAR polarimétrico, “along-track interferometry” (UNAVCO 2011).
Una de las ventajas de aplicaciones de InSAR es visualizar la extensión de eventos naturales,
como el caso del sismo en la costa noreste de Honshu-Japón, el 11 de Marzo del 2011 de
magnitud 9.0, ocurrido a lo largo de la zona de subducción entre las placas tectónicas del
Pacífico y la Norte-Americana. El sismo produjo un tsunami con más de 10 m de altura y una
pérdida de alrededor 30 000 personas, además del gran daño causado en infraestructura. De
acuerdo la información procesada por UNAVCO Terremoto y Tsunami en Japón (2011), el
modo de observación ScanSAR de ALOS/PALSAR no fue exitoso en éste evento por tener
extensas líneas de base, sin embargo al procesar imágenes con el modo strip-map se obtuvo
deformación (Hashimoto Manabu 2011).
Lanari et al. (2004b) y Berardino et al. (2002) citan a Gabriel (1989) y Massonnet (1993) al
denotar que Interferometría Diferencial de Radar de Síntesis de Apertura
“Differential
Synthetic Aperture Radar (SAR) Intererometry (DIFSAR)” es una técnica de sensoramiento
remoto para generar mapas, a una escala grande, de deformación de la superficie terrestre,
donde el desplazamiento se mide en la línea de vista del radar “radar line of sight” con una
34
exactitud de centímetros a milímetros, al explorar las componentes de fase de ida y regreso de
imágenes SAR en un área específica.
Berardino et al. (2002) cita a Massonnet (1993) y Borgia (2000) señalando acercamientos
DIFSAR aplicados a análisis de un único episodio de deformación por la ocurrencia de
eventos sísmicos y volcánicos respectivamente.
Colesanti & Wasowski (2006) enfatizan que la pérdida de coherencia es un problema típico
en áreas con vegetación, y señalan los efectos atmosféricos como la principal limitante en la
utilización de imágenes de radar. Sin embargo, estas dificultades se pueden superar al usar
técnicas innovadoras de DIFSAR y analizar grandes series de imágenes SAR. Lanari et al.
(2004b), Berardino et al. (2002) remarcan la necesidad de generar series temporales de
deformación para estudiar la evolución de desplazamientos detectados como una clave para
entender la dinámica del fenómeno de deformación. Para lograr éste fin, se procura crear una
secuencia apropiada de interferogramas DIFSAR que relacionen pares de datos
interferométricos con su fecha de adquisición. Se han propuesto algunos acercamientos
basados en combinaciones de diferentes interferogramas de datos SAR disponibles relativos a
un área específica (Lanari et al. (2004b) cita a Ferretti et al. (2000) y Mora et al. (2002)). Bajo
este marco, Berardino et al. (2002) propone un nuevo acercamiento de pos-procesamiento
aplicado a un conjunto de interferogramas desenrrollados DIFSAR, que consiste en combinar
todos los interferogramas disponibles caracterizados por una pequeña separación espacial
entre órbitas (línea de base) para reducir la decorrelación espacial y los errores topográficos.
Sin embargo, se remarca que ésta técnica no es adecuada en el estado presente para detectar
deformaciones locales a escala espacial pequeña, como el caso de pequeños edificios que
sufren estrés estructural.
Casagli et al. (2008) indica que en el caso de desplazamientos lentos del terreno de hasta unos
pocos centímetros por año que afectan áreas construidas, la técnica denominada “Permanent
Scatterers - PS”, la cual fue desarrollada y patentada por el Telerilevamento Europa, registra
la distribución espacial de desplazamientos y su rango de deformación en un periodo de
tiempo. Además, PS distingue desplazamientos en áreas antiguas no estables, así como
recientes. Berardino et al. (2002) citan a Ferretti et al. (2000) y (2001b), señalando que se
propuso la técnica PS para maximizar el número de adquisiciones a usarse, al generar
35
respecto a una imagen común conocida como master, un interferograma DIFSAR para cada
una de las adquisiciones disponibles, aún si los datos se caracterizan por una gran línea de
base más grande que la línea de base crítica. Adicionalmente, Colesanti & Wasowski (2006)
indican que PS supera algunas limitaciones de DIFSAR en estudios de movimientos en masa,
pero que tanto ésta técnica como el progreso en DIFSAR permiten obtener deformación de
pendiente con precisión milimétrica. Sin embargo, ya que solamente se puede detectar la
línea de radar de la proyección de vista (LOS) de los desplazamientos, PS es posible
únicamente cuando existe suficiente disponibilidad de verdad de campo, y es adecuado para el
monitoreamiento en condiciones favorables de medio ambiente. Por lo tanto, la verdad de
campo es una información muy valiosa para detectar con radar la deformación del suelo.
Debido a las dificultades relacionadas con la interpretación de los resultados de PS y la
aplicación de datos SAR a problemas de escala local, se requiere una colaboración muy
cercana entre expertos en movimientos en masa y especialistas en técnicas avanzadas de
procesamiento de datos radar. Todos los tipos de movimientos en masa son de interés para los
geólogos, se remarca la detección de ambos componentes de movimientos en direcciones
vertical y horizontal para evaluar los mecanismos de falla de la pendiente. En dependencia
con el ángulo de observación o visión y la geometría de adquisición del radar se pueden
detectar las componentes del movimiento.
De acuerdo a Hanssen (2005), son dos los grupos de parámetros interferométricos que inciden
en las aplicaciones potenciales y limitaciones en el monitoreamiento de deformación de la
superficie terrestre usando sensores remotos. Estos grupos son los parámetros de diseño y los
parámetros del medio ambiente (tabla 8). Las longitudes de onda corta (3 cm) son dispersadas
por pequeños objetos, como las hojas de los árboles, en la superficie terrestre. Un movimiento
randómico de estos pequeños objetos causa distorsión en el análisis de la señal de fase, por lo
que se prefieren longitudes de ondas más amplias. Una λ de 24 cm es reflejada más
significativamente por grandes objetos, penetra a través del follaje, y refleja más cerca al
suelo de los árboles.
Tabla 8: Principales parámetros para el análisis de fiabilidad y exactitud. Fuente: Hanssen (2005)
Parámetros de diseño
Longitud de onda λ (3-24 cm), bandas L, C, X
Baseline perpendicular (distancia efectiva entre los satélites)
Baseline temporal (fechas de adquisición de imágenes)
Número de adquisiciones disponibles
Ángulo de incidencia, inclinación
36
Parámetros de medio ambiente
Atmósfera
Superficie
Características específicas de deformación
La tabla 9 muestra un listado de las principales misiones InSAR capaces de mapear
deformación.
Tabla 9: Lista principal de satélites de misiones InSAR capaces de mapear deformación, se indica la
duración de la misión, intervalo de revisita y longitud de onda (λ). Fuente: Henssen (2005)
Misión
ERS-1
ERS-2
ERS-1/ERS-2
JERS
Radarsat
Envisat
ALOS
Inicio-Fin
1991–2000
1995–
1995–1996
1992–1998
1995–
2002–
2004–
Intervalo de tiempo (días)
35(3)
35
1
44
24
35
46
λ (cm)
5.6
5.6
5.6
23.6
5.6
5.6
23.6
Parámetros como el ángulo de incidencia, la altitud, la frecuencia y el ancho de banda
permiten calcular la línea de base crítica (B┴,crit), la cual expresa la máxima separación
horizontal de dos satélites para realizar interferometría (Hanssen Ramon F. 2001). La
decorrelacion geométrica (línea de base) es el resultado de la diferencia en el ángulo de
incidencia entre los dos sensores (Hanssen (2001) cita a Gatelli et al. (1994)). La línea de base
crítica (B┴,crit) es la línea de base que causa un desplazamiento espectral igual al ancho de
banda (BR). La línea de base crítica es una función de la longitud de onda (λ), el ángulo de
incidencia (θ), y la pendiente local del terreno (α):
B┴,crit = λ (BR / c) R1 tan (θ - α)
Para terrenos sin pendiente, la línea de base crítica para ERS es aproximadamente 1.1 Km y
depende del ánculo de incidencia (figura 31).
Figura 31: Decorrelación geométrica para ERS-1/2 como una función de la línea de base perpendicular y
la pendiente local del terreno. Fuente: (Hanssen Ramon F. 2001)
2.4.
Software
La presente investigación se ha realizado con software de acceso comercial como ENVI
versión 4.1 y ERDAS versión 8.7. Además de software de acceso libre como “Delft Object-
37
oriented Radar Interferometric Software, DORIS” version 4.02 (Junio 8 del 2009) y “Repeat
Orbit Interferometry PACkage, ROI_PAC” versión.
Con las dos imagenes ERS-1/2 de la Misión Tandem, proporcionadas por el “Centro de
Levantamientos Integrados por Sensores Remotos, CLIRSEN”, en primera instancia se trató
de leer el formato SLC (Single Look Complex) en ERDAS, lo cual fue imposible.
Posteriormente, en el software DORIS version 4.02 (Junio 8 del 2009) que trabaja con
productos SLC, se logró leer las imágenes ERS pero el software desplegó mensaje de alerta
de error en su lectura. Se concluyó que las imágenes ERS tenían alguna diferencia de formato
frente a la especificación del formato CEOS, lo que imposibilitaba procesarlas en ERDAS y/o
DORIS. El siguiente paso fue tratar de abrir el formato RAW en ROI_PAC, lo cual se logró
exitosamente, pero fue necesario modificar campos de información de acuerdo a la definición
del CEOS (2011).
Para obtener los productos interferométricos, en ROI_PAC se procesaron las imágenes crudas
ERS-1/2 y ALOS PALSAR. A continuación se provee un breve resumen sobre el software de
acceso libre DORIS y ROI_PAC.
2.4.1.
Delft Object-oriented Radar Interferometric Software, DORIS
El Instituto de Observación de la Tierra y Sistemas Espaciales de la Universidad de
Tecnología Delft desarrolló un software libre para generar interferogramas a partir de datos
SAR (Synthetic Aperture Radar) SLC, llamado DORIS (Delft object-oriented radar
interferometric software).
DORIS genera productos interferométricos, DEMs (Modelos
Digitales de Elevación) y mapas de desplazamiento.
DORIS puede procesar datos que
provienen de los satélites ERS-1/2, ENVISAT, JERS, RADARSAT, ALOS y TERRASAR-X
(DORIS 2011).
La figura 32 muestra el flujo de procesamiento interferométrico de imágenes SAR. En el
diagrama, el bloque II consiste en el coregistro, donde la imagen esclava es corregistrada con
la imagen master o principal. En el bloque III se calculan los productos interferométricos
como mapa de coherencia e imagen de fase. El bloque IV calcula los productos finales como
el DEM y mapa de deformación.
38
Figura 32: Flujo de procesamiento interferométrico de imágenes SAR. Fuente:
http://doris.tudelft.nl/software/doris_v4.02.pdf
2.4.2.
Repeat Orbit Interferometry PACkage, ROI_PAC
ROI PAC es una herramienta desarrollada por el “Jet Propulsión Laboratory, JPL” en
Pasadena-USA, para procesar datos SAR en formato RAW y producir interferogramas
diferenciales. Es un software de libre distribución que actualmente procesa datos provenientes
de los satélites ERS1/2, ENVISAT, JERS, Radarsat, ALOS-PALSAR y Seasat. El sitio web
de ROI_PAC (http://www.roipac.org) provee información específica para el procesamiento de
cada satélite. En el caso de ERS-1 y ERS-2, ROI_PAC versión 3.0.1 reconoce el formato de
datos del CEOS (ESA-Earthnet-Online). CEOS coordina y estandariza el manejo de datos de
observación de la Tierra, formatos, servicios, aplicaciones y políticas (CEOS 2011).
En el caso de los productos ALOS PALSAR, ROI_PAC trabaja con los modos de sensor
“Fine Beam Single-polarization, FBS”, “Fine Beam Dual-polarization, FBD” y “Polarimetric,
PLR” en formato RAW (nivel de procesamiento 1.0). Se escribieron cuatro programas para
manipular los datos en formato RAW (ROI_PAC-Wiki 2010). Las principales funciones de
los programas son las siguientes:
• ALOS_pre_process: toma el dato raw ALOS PALSAR y corregistra los datos en el rango
cercano. Adicionalmente produce archivos con formato parámetro (*.PRM) que contienen
la información esencial para focalizar los datos como imágenes “Single Look Complex,
SLC”.
• ALOS_baseline: toma dos archivos con formato parámetro (*.PRM) de un par
interferométrico y calcula los parámetros de cambio aproximado para corregistrar las dos
39
imágenes, así como la línea de base interferométrica precisa al principio y al final del
frame.
• ALOS_merge: anexa dos archivos imagen raw y elimina líneas duplicadas. Además,
realiza un nuevo archivo parámetro representando la nueva longitud del frame.
• ALOS_fbd2fbs: convierte el archivo imagen raw del modo FBD (14 MHz) al modo de
espaciamiento FBS (28 MHz) por medio de la transformación de Fourier de cada fila del
archivo de imagen (un eco). Se crea un nuevo archivo con formato parámetro (*.PRM).
Los interferogramas con la conversión FBD2FBS tienen menos ruido que los
interferogramas resultantes de la conversión FBS2FBD (http://www.roipac.org).
El flujograma (figura 33) muestra los pasos principales del script perl process_2pass.pl.,
donde las líneas entrecortadas indican procedimientos opcionales. Los pares a procesar deben
tener la misma trayectoria, es decir órbita ascendente o descendente.
Figura 33: Procesamiento en ROI_PAC. Fuente: http://www.roipac.org
Para empezar con el procesamiento es necesario setear el archivo “int.proc”, el cual
básicamente está compuesto por el siguiente conjunto de palabras claves:
SarDir1=fecha1
SarDir2= fecha2
IntDir=int_ fecha1_ fecha2
DEM=/path/DEM/archivo.dem
OrbitType=HDR
40
La palabra clave “OrbitType” cuando es HDR indica el archivo header del archivo RAW.
Mientras que ODR indica el directorio de la órbita.
2.5.
Movimientos en masa
Baumann et al. (2007) señalan los siguientes tipos de movimientos en masa: caídas, vuelcos,
deslizamientos, flujos, propagaciones laterales y reptaciones, los cuales se clasifican en
subtipos (tabla 10). Los Informes Técnicos desarrollados por el INIGEMM indican que en el
área de estudio se han producido deslizamientos rotacionales en las áreas 1 y 2, los cuales
posteriormente produjeron flujos de detritos en el área 2.
Tabla 10: Tipos de movimiento en masa. Fuente: Baumann et al. (2007)
Tipo
Caídas
Volcamiento
Deslizamiento de roca o suelo
Propagación lateral
Flujo
Reptación
Subtipo
Caída de Roca (detritos o suelo)
Volcamiento de roca (bloque)
Volcamiento flexural de roca o del macizo rocoso
Deslizamiento trasnacional, deslizamiento en cuña
Destilamiento rotacional
Propagación lateral lenta
Propagación lateral por licuación (rápida)
Flujo de detritos
Crecida de detritos
Flujo de lodo
Flujo de turba
Avalancha de detritos
Avalancha de rocas
Deslizamiento por flujo o deslizamiento por licuación
(de arena, limo, detritos, roca fracturada)
Reptación de suelos
Solifluxión, gelifluxión
Deformaciones gravitacionales profundas
Deslizamiento es un movimiento ladera abajo de una masa de suelo o roca donde el
desplazamiento ocurre a lo largo de una superficie de falla o de una delgada zona de
deformación cortante. Baumann et al. (2007) citan a Varnes (1978) e indican la clasificación
de deslizamientos según la forma de la superficie de falla donde el material se desplaza de
manera traslacional y rotacional. Una falla geológica es la rotura de una masa o material, que
involucra un desplazamient relativo de las partes en que se separa, a lo largo de una superficie
llamada superficie de falla.
En los deslizamientos traslacionales la masa se mueve a lo largo de una superficie plana u
ondulada, suelen ser más superficiales, y la velocidad de desplazamiento puede variar de
rápida a extremadamente rápida. La figura 34 muestra esquemas de deslizamientos
traslacionales.
41
Figura 34: Esquemas de: a) y b) deslizamiento traslacional, llamado resbalamiento y corrimiento; c)
deslizamiento traslacional de roca en Cerchiaria di Calabria, Sur de Italia. Fuente: Baumann et al. (2007)
Flujo es un tipo de movimiento en masa con desplazamiento similar a un fluido que puede ser
rápido o lento, saturado o seco. En muchos casos se originan por la ocurrencia de otro tipo de
movimiento. En los flujos de detritos, conocidos también por movimiento en masa canalizado,
su amenaza se concentra en la trayectoria pre-establecida y en el área de depositación. La
figura 35 muestra esquemas de flujos canalizados y no canalizados.
Figura 35: Esquemas de flujos canalizados y no canalizados. Fuente: Baumann (2007) citan a Varnes
(1978)
2.6.
Metodología
Es un hecho de que la validez de los resultados depende enteramente de la solidez de la
metodología de investigación (Kumar Ranjit 2005).
A continuación se muestra la
metodología (figura 36) del trabajo de investigación para alcanzar los objetivos planteados, la
cual contempló cuatro fases de desarrollo:
42
1.
Pre-procesamiento del dato crudo proporcionado por las Agencias Espaciales respectivas.
2.
Procesamiento del dato crudo listo para ser procesado en ROI_PAC.
3.
Pos-procesamiento de la salida de ROI_PAC en fase relativa en radianes, para determinar
el desplazamiento del terreno en una serie de tiempo de acuerdo a la disponibilidad de
imágenes. Se contrastó cada interferograma con la verdad de campo suministrada por el
INIGEMM para determinar si en el interferograma la fase se desenrrolló en el área de
estudio. El desenrrollamiento de fase es un indicativo de coherencia. La coherencia en el
área de estudio es baja, apenas pocos píxeles muestran un rango de coherencia aceptable,
por lo que pocos interferogramas estuvieron aptos para la siguiente fase. Se aplicaron las
técnicas de diferencia de interferogramas y stacking DInSAR.
4.
Análisis de los resultados y comparación con la verdad de campo proporcionada por el
INIGEMM.
Figura 36: Metodología
43
44
3. Disponibilidad de Productos
El método de recolección de datos, referente a los productos ALOS PALSAR se basó en
primera instancia en una búsqueda de disponibilidad de imágenes SAR del producto SLC de
órbita ascendente y descendente en el área de estudio, en el rango de fecha Enero 1996-Enero
2011, con el indicador de tener algo de cobertura de nubes, para procesarlos en ERDAS. Se
escogió éste indicador de cobertura de nubes debido a la cantidad limitada de productos
ALOS PALSAR del área de estudio. Sin embargo, ésta indicación permite tener cobertura de
nubes en los pares interferométricos, que se traduce en artefactos atmosféricos que causan
ruido al producto y exageran los valores extremos de desplazamiento en el interferograma.
Luego, en base a las imágenes de los pares interferométricos procesados en ERDAS, en los
cuales se obtuvieron buen valor de coherencia (superior a 0.6, el óptimo es 1.0), se solicitaron
esas imágenes en el producto crudo para procesar interferogramas en ROI_PAC.
Respecto a ERS-1/2, se obtuvieron dos imágenes originales ERS en los formatos RAW, PRI,
SLC y GEC proporcionadas por el nodo de CLIRSEN-Ecuador de ESA, a través del CUSS
(CONAE User Segment Service). Mientras que las imágenes originales ALOS PALSAR en
los niveles de procesamiento 1.0 (RAW), 1.1 (SLC) y 1.5 (GEC) se obtuvieron por el nodo de
Alaska de “Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA 2011)” y “Japanese Ministry of
Economy, Trade and Industry (METI)”, a través del CUSS. Los pedidos se realizaron con la
finalidad de desarrollar la investigación final de la maestría AEARTE.
3.1.
ERS - CLIRSEN
Las dos imagens ERS proporcionados por CLIRSEN, corresponden a ERS-1/2 (tabla 11).
Tabla 11: Adquisiciones de órbita ascendente (Frame 3645) . Fuente: CLIRSEN
ERS1/2
ERS 1
ERS 2
3.2.
Órbita
38819
19146
Día
17
18
Mes
Diciembre
Diciembre
Año
1998
1998
ALOS PALSAR - CONAE
La tabla 12 describe las imágenes ALOS PALSAR del producto 1.0 (RAW), y la tabla 13
muestra los productos 1.1 (SLC) y 1.5 (GEC).
45
Tabla 12: Misión ALOS PALSAR. Adquisiciones ALOS PALSAR producto 1.0 (RAW). Fuente: CUSSCONAE
Órbita
Día
Mes
Año
Sensor
04858
07542
08213
10226
13581
18278
23
25
10
26
12
30
Diciembre
Junio
Agosto
Diciembre
Agosto
Junio
2006
2007
2007
2007
2008
2009
FBS
FBD
FBD
FBS
FBD
FBD
Angulo incidencia
off-nadir
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
Orbita
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Tabla 13: Misión ALOS PALSAR. Adquisiciones ALOS PALSAR productos 1.1 (SLC) y 1.5 (GEC).
Fuente: CUSS-CONAE
Órbita
Día
Mes
Año
Sensor
02670
04858
07542
08213
10226
11342
11568
12239
12910
13355
13581
15594
18278
18949
20962
22975
26
23
25
10
26
11
27
12
27
27
12
28
30
15
31
18
Julio
Diciembre
Junio
Agosto
Diciembre
Marzo
Marzo
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Diciembre
Junio
Agosto
Diciembre
Mayo
2006
2006
2007
2007
2007
2008
2008
2008
2008
2008
2008
2008
2009
2009
2009
2010
FBS
FBS
FBD
FBD
FBS
FBS
FBS
FBD
FBD
FBS
FBD
FBS
FBD
FBD
FBS
FBD
3.3.
Angulo incidencia
off-nadir
41.5°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
34.3°
Orbita
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Descendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Descendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Ascendente
Modelo Digital de Elevación (DEM)
La primera versión de los datos de la Misión Espacial Topográfica de Radar - SRTM “Shuttle
Radar Topography Mission” estuvo a disposición en el 2003 por medio del Servicio
Geológico de los Estados Unidos - USGS “U.S. Geological Survey”, desde el servidor FTP
del USGS (ftp://e0srp01u.ecs.nasa.gov/srtm/). Para los Estados Unidos, los datos fueron
puestos a disposición con una resolución de 1 segundo de arco (aproximadamente 30 metros
en el Ecuador), pero para el resto del mundo el producto de 1 segundo de arco es degradado a
3 segundos de arco (aproximadamente 90m en el Ecuador). Los datos SRTM de elevación
cubren toda la superficie del planeta, y un producto final fue puesto para libre acceso público
(CGIAR-CSI 2011), (http://www.usgs.gov/).
El DEM utilizado se descargó de la página web de “The CGIAR Consortium for Spatial
Information” (CGIAR-CSI 2011), disponible a una resolución de celda de 90 metros. Se
descargaron dos imágenes que cubren totalmente el área de estudio, se hizo un mosaico y se
46
corrigió los valores negativos de altitud. La figura 37 muestra el DEM utilizado, al cual se lo
denominó “dem_ecuador.dem”.
Figura 37: DEM. Fuente: CGIAR-CSI (2011)
La figura 38 muestra la lectura del DEM desde el software RoiView.
Figura 38: DEM desde el software RoiView
47
48
4. Procesamiento de imágenes crudas de
radar
A continuación se indica el procesamiento de datos crudos provenientes de los sensores ERS1/2 y ALOS PALSAR en el software ROI_PAC.
4.1.
Procesamiento con ERS
Las imágenes ERS proporcionadas por CLIRSEN a través del CUSS, en primer lugar los
archivos de cada imagen estaban nombrados de manera diferente al estándar de los datos
ERS, lo que imposibilitada leerlas. Entonces, fue necesario renombrar cada archivo a su
correspondiente nombre (tabla 14). Luego, los productos crudos al igual que los productos
SLC descritos en el ítem 2.4.1 tenían diferencia de formato frente a la especificación del
CEOS, por lo que en el lenguaje de programación IDL del software ENVI se modificaron los
campos identificados de acuerdo a la definición del CEOS (2011).
Tabla 14: Detalle de imagens ERS-2 (Frame 3645), área de estudio Ecuador. Fuente: CLIRSEN-Ecuador
Imagen
Nominación original
Nueva nominación
ERS-1
3645R.RAW
3645R.hdr1
3645R.hdr2
3645R.hdr3
3645R2.RAW
3645R2.hdr1
3645R2.hdr2
3645R2.hdr3
DAT_01.001
VDF_DAT.001
LEA_01.001
NUL_DAT.001
DAT_01.001
VDF_DAT.001
LEA_01.001
NUL_DAT.001
ERS-2
Fecha y hora de adquisición
Nominación en
ROI_PAC
17 Dec 1998 15h31 44.909
19981217
18 Dec 1998 15h31 54.257
19981218
A continuación se muestra el valor de línea de base perpendicular entre el par de imágenes
ERS.
Adquisición
1ra imagen
(aaammdd)
Orbita
Frame
Adquisición
2da imagen
(aaammdd)
Orbita
Frame
Linea de base
perpendicular
B┴ (m)
Temporal
(días)
19981217
38819
3645
19981218
19146
3645
320
1
En ROI_PAC se ingresa las dos imágenes de radar crudas que van a formar el par
interferométrico. El software genera varios archivos de salida. Por ejemplo, el archivo de
salida nombrado “fecha.raw” corresponde a la imagen de radar cruda procesada y ahora con
formato raw reconocido por el software. La tabla 15 muestra la lectura de algunos campos del
archivo “fecha.raw”:
49
Tabla 15: Imágenes con formato interno raw reconocido por ROI_PAC
Fecha
(aaaammdd)
Wavelength
Raw interno reconocido por ROI_PAC
(fecha.raw)
Range_pixel_size
PRF
xmin
xmax
ymin
ymax
19981217
0.0565646
7.9048902811596
1679.87845453499
412
11812
0
27200
19981218
0.0565646
7.9048902811596
1679.87845453499
412
11812
0
27200
Entre los archivos de salida, se generan imágenes enfocadas (tabla 16) e imágenes enfocadas a
16 vistas (tabla 17). De acuerdo a SARMAP (2008), cuando se transforma la señal SAR a la
imagen, después del proceso de enfoque, se aplica el procesamiento multi-look que permite
tener la imagen a 16 vistas por ejemplo, y así distinguir claramente características de la
topografía.
En una composición colorida de un par interferométrico (figura 39), los colores corresponden
a la coherencia interferométrica (canal rojo), amplitud media (canal verda) y cambios de
amplitud (canal azul).
Figura 39: Composición colorida de un par interferométrico ERS-1/2 de la misión Tandem, del área de
Morondava-Madagascar. Fuente: SARMAP (2008)
La definición analítica de la coherencia interferométrica se indica a continuación, donde
dadas dos imágenes SAR coregistradas (S1 y S2), una calcula la coherencia inteferométrica (γ)
como un radio entre las sumatorias coherentes e incoherentes:
La coherencia tiene un rango entre 0 y 1, y sirve para determinar la calidad de la fase
interferométrica y extraer información temática sobre el objeto sobre el suelo en combinación
con el coeficiente de backscater. Usualmente, fases que tienen valores de coherencia menores
a 0.2 no deben considerarse para procesamientos posteriores.
50
Tabla 16: Imágenes enfocadas
Fecha
(aaaammdd)
19981217
19981218
RLooks
ALooks
1
1
1
1
Enfocada
(fecha1.slc)
Azimut_
pixel_size
Range_
pixel_size
7.9048902811596
7.9048902811596
4.49749873458453
4.49749751908634
xmi
n
xmax
ymin
ymax
0
0
5700
5700
0
0
26963
26963
xmin
xmax
ymin
ymax
0
0
356
356
0
0
337
337
Tabla 17: Imágenes enfocadas a 16 vistas
Fecha
(aaaammdd)
19981217
19981218
Enfocada a 16 vistas
(fecha1_16rlks.slc)
Azimut_
pixel_size
RLooks
ALooks
Range_
pixel_size
16
16
80
80
126.478244498554
126.478244498554
359.799898766762
359.799801526907
La figura 40 muestra las dos imágenes ERS enfocadas a 16 vistas.
Imágenes enfocadas (aaaammdd)
19981217
19981218
Figura 40: Imágenes ERS enfocadas a 16 vistas con fechas de adquisición Diciembre 17 y Diciembre 18 de
1998
Entre los varios archivos que ROI_PAC genera, además de las imágenes focalizadas también
son importantes los archivos de línea de base, las máscaras de coherencia entre el
interferograma topográfico y la amplitud multi-look. La máscara de coherencia corresponde al
coregistro del par de imágenes de radar. Se crean archivos de máscara de coherencia con
varias vistas, y los valores de píxel están comprendidos entre 0 y 1, donde 1 corresponde a
excelente coherencia.
A continuación el par interferométrico nombrado “IMaaaammdd-ISaaaammdd”, indica que
IMaaaammdd corresponde a la imagen master de una fecha dada, e ISaaaammdd corresponde a la
imagen esclava de una fecha dada.
51
La tablas 18 corresponde a la máscara de coherencia y la tabla 19 indica la máscara de
coherencia a 4 vistas. La figura 41 indica el archivo de salida de la máscara de coherencia a 4
vistas.
Tabla 18: Pares interferométricos, correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look
Pares
(IMaaaammdd-ISaaaammdd)
IM19981217-IS19981218
Correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look (fecha1-fecha2.cor)
RLooks
ALooks
1
5
Range_pixel_size
Azimut_pixel_size
7.9048902811596
22.4874936729227
xmin
xmax
ymin
ymax
0
5700
0
5384
Tabla 19: Pares interferométricos, correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look (a
4 vistas)
Pares
IM19981217-IS19981218
Correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look a 4 vistas (fecha1-fecha2_4rlks.cor)
RLooks
ALooks
Range_pixel_size
Azimut_pixel_size
xmin
xmax
ymin
ymax
4
20
31.6195611246384
89.9499746916908
0
1425
0
1346
Imagen de amplitud
Máscara de coherencia
Figura 41: Par interferométrico, correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look a 4
vistas (fecha1-fecha2_4rlks.cor)
Para que el desenrrollamiento de la fase inicie en el área de estudio, se selecciona en el
archivo de salida de máscara de coherencia de 4 vistas “fecha1-fecha2_4rlks.cor” un píxel
dentro del área de estudio o cercano, el cual tenga valor de buena coherencia (> 0.6). En el
procesamiento del par de imágenes de radar se ingresaron manualmente los valores de
columna y fila de una coordenada geográfica que registra un valor de coherencia de 0.900344
(col.: 1121, filas: 475), con la intención de que a partir de éste punto empiece el proceso
posterior de desenrrollamiento de fase.
El producto final es el interferograma diferencial desenrrollado y geocodificado (tabla 20).
Desenrollado quiere decir que luego del coregistro, la fase se desenrolla a partir del píxel que
52
se localizó anteriormente. Geocodificado son productos procesados que han sido orientados a
la proyección del mapa (Universal Transversal de Mercator - UTM o UPS) y las coordenadas
de X y Y están en el Este y Norte respectivamente. La figura 42 muestra el interferograma
relativo en radianes.
Tabla 20: Pares interferométricos ERS, interferograma diferencial desenrollado y geocodificado
Pares
(IMaaaammdd- ISaaaammdd)
Range
Looks
Azim
Looks
IM19981217-IS19981218
1
1
Final geocoded, filtered, unwrapped, interferograma diferencial
(geo_20061223-20070625.unw)
Width
File_
x
x
y
y
x_first
length
min
max
min
max
1468
1428
0
1467
0
1427
-79.02542032
y_first
-1.26872495
Figura 42: Interferograma relativo IM19981217-IS19981218, en radianes
4.2.
Procesamiento con ALOS PALSAR
4.2.1.
Estimación del parámetro Línea de Base (baseline)
En base a la disponibilidad de imágenes ALOS PALSAR se formaron quince pares. Se
identificaron suconjuntos de pares, identificando una imagen master y varias esclavas
consecutivas en función del tiempo de adquisición. La tabla 21 muestra la estimación de línea
de base perpendicular entre los pares, para su posterior proceso. Las figuras 43, 44, 45, 46
muestran gráficamente los valores de línea de base perpendicular y del espacio temporal en
cada subconjunto de pares.
Tabla 21: Valores de línea de base perpendicular entre pares de imágenes
Path
Linea de base
perpendicular
B┴ (m)
Temporal
(días)
Orbit
Adquisición
1ra imagen
(aaaammdd)
Modo
Adquisición
2da imagen
(aaaammdd)
Modo
ascendente
20061223
FBS
20070625
FBD
294.261948
182
ascendente
20061223
FBS
20070810
FBD
428.409391
227
ascendente
20061223
FBS
20071226
FBS
-98.329053
363
53
ascendente
20061223
FBS
20080812
FBD
120.391663
589
ascendente
ascendente
20061223
FBS
20090630
FBD
566.784695
907
20070625
FBD
20070810
FBD
134.398281
45
ascendente
20070625
FBD
20071226
FBS
-392.427569
181
ascendente
20070625
FBD
20080812
FBD
-173.739456
407
ascendente
20070625
FBD
20090630
FBD
272.679913
725
ascendente
20070810
FBD
20071226
FBS
-526.869610
136
ascendente
20070810
FBD
20080812
FBD
-308.130176
362
ascendente
20070810
FBD
20090630
FBD
138.468708
680
ascendente
20071226
FBS
20080812
FBD
218.700757
226
ascendente
20071226
FBS
20090630
FBD
665.103610
544
ascendente
20080812
FBS
20090630
FBD
446.343849
318
1000
600
566,784695
500
428,409391
400
300
294,261948
200
120,391663
100
0
-100
-98,329053
Tiempo entre pares, días
Línea de base perpendicular, m
700
-200
907
900
800
700
600
589
500
400
363
300
200
227
182
100
0
2006.12
2007.6
2007.8
2007.12
2008.8
2009.6
2006.12
Tiempo de las adquisiciones, año.mes
2007.6
2007.8
2007.12
2008.8
2009.6
Figura 43: Valores de línea de base perpendicular en los pares con IM20061223
800
300
272,679913
200
134,398281
100
0
-100
-173,739456
-200
-300
-392,427569
-400
400
-500
2007.6
2007.8
2007.12
2008.8
725
700
600
500
407
400
300
200
181
100
45
0
2009.6
2007.6
2007.8
2007.12
2008.8
2009.6
800
138,468708
100
0
-100
-200
-300
-308,130176
-400
-500
-526,869610
2007.12
700
680
600
500
400
362
300
200
136
100
0
-600
2007.8
200
2008.8
2009.6
2007.8
2007.12
54
2008.8
2009.6
600
665,10361
600
500
400
300
218,700757
200
544
700
100
500
400
300
226
200
100
0
0
2007.12
2008.8
2007.12
2009.6
2008.8
2009.6
4.2.2.
Procesamiento con los pares
Se procesaron los pares de imágenes definidos anteriormente para obtener los productos
interferométricos: diferencial, topográfico y unwrapping (desenrrollado). Algunos pares
muestran modo de adquisición diferente, por lo que se realizó un pre-procesamiento para
tener los pares en el modo fino de doble polarización FBD, y así trabajar solo con la
polarización HH que es la que tiene resolución de píxel de 6.25 m. Luego se iniciar el
procesamiento a partir del producto raw de la imagen, el cual se transforma a un raw interno
reconocido por ROI_PAC (tabla 22).
Tabla 22: Imágenes con formato interno raw reconocido por ROI_PAC
Fecha
(aaaammdd)
Raw interno reconocido por ROI_PAC
(fecha1.raw)
Range_pixel_size
PRF
Wavelength
Beam
Polarizació
n
xmin
xmax
ymin
ymax
20061223
0.236057
34.3
HH
4.68425715625
20070625
0.236057
34.3
HH
4.68425715625
2141.328
413
21020
0
35118
2141.328
413
21020
0
20070810
0.236057
34.3
HH
35118
4.68425715625
2141.328
413
21020
0
35117
20071226
0.236057
34.3
20080812
0.236057
34.3
HH
4.68425715625
2141.328
413
21020
0
35118
HH
4.68425715625
2141.328
413
21020
0
20090630
0.236057
34.3
35117
HH
4.68425715625
2141.328
413
21020
0
35118
Entre los archivos de salida, se generan imágenes enfocadas (tablas 23, 24). La figura 47
muestra imágenes enfocadas a 16 vistas.
Tabla 23: Imágenes enfocadas
Fecha
(aaaammdd)
RLooks
ALooks
Range_pixel_siz
e
20061223
1
1
4.68425715625
20070625
1
1
4.68425715625
20070810
1
1
20071226
1
1
20080812
1
20090630
1
Enfocada
(fecha1.slc)
Azimut_pixel_size
xmin
xmax
ymin
ymax
3.54791809807197
0
10303
0
40474
3.5479404239416
0
10303
0
40473
4.68425715625
3.54777312140205
0
10303
0
40473
4.68425715625
3.54779591292511
0
10303
0
40473
1
4.68425715625
3.54806578017377
0
10303
0
40472
1
4.68425715625
3.54792313079175
0
10303
0
40474
55
Tabla 24: Imágenes enfocadas a 16 vistas
Fecha
(aaaammdd)
RLooks
ALooks
Range_
pixel_size
20061223
16
80
74.9481145
20070625
16
80
74.9481145
20070810
16
80
20071226
16
20080812
16
20090630
16
xmin
xmax
ymin
ymax
283.833447845758
0
643
0
505
283.835233915328
0
643
0
505
74.9481145
283.821849712164
0
643
0
505
80
74.9481145
283.823673034009
0
643
0
505
80
74.9481145
283.845262413902
0
643
0
505
80
74.9481145
283.83385046334
0
643
0
505
20061223
20070625
20070810
20071226
20080812
20090630
Figura 47: Imágenes enfocadas a 16 vistas
56
Enfocada a 16 vistas
(fecha1_16rlks.slc)
Azimut_
pixel_size
El siguiente proceso es la coregistración de pares. Si suficientes imágenes SAR están
disponibles y si son re-muestreadas a un píxel comun y corregidas radiométricamente, un
promedio incoherente de inter-imagen píxel por píxel (por ejemplo los valores promedio de
amplitud) reduce el efecto speckle sin pérdida de resolución (Colesanti y Wasowski (2006)
citan a Ferretti et al. (2001b)). Se remarca que esta técnica de generación de mapas de
reflectividad multi-image es significativa siempre y cuando sea constante la variación de
reflectividad dentro de la duración del tiempo de observación. Considerando esta cita, para
que el desenrrollamiento de la fase inicie en el área de estudio, se distingue un área de pocos
pixeles dentro del área de estudio con valor de buena coherencia (> 0.6) en todos los
interferogramas. Se crean varios archivos, como línea de base, máscaras de correlación entre
interferograma topográfico y amplitud multi-look (tablas 25, 26, figura 48). Las máscaras de
coherencia tienen valores de píxel comprendidos de 0 a 1, donde 1 corresponde a excelente
coherencia.
Tabla 25: Pares interferométricos, correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look
Pares
IM20061223-IS20070625
IM20061223-IS20070810
IM20061223-IS20071226
IM20061223-IS20080812
IM20061223-IS20090630
IM20070625-IS20070810
IM20070625-IS20071226
IM20070625-IS20080812
IM20070625-IS20090630
IM20070810-IS20061223
IM20070810-IS20070625
IM20070810-IS20071226
IM20070810-IS20080812
IM20070810-IS20090630
IM20071226-IS20080812
IM20071226-IS20090630
IM20080812-IS20090630
RLooks
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look
(fecha1-fecha2.cor)
ALooks
Range_
Azimut_
xmin
xmax
pixel_size
pixel_size
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
4.68425715625
17.7395904903598
17.7395904903598
17.7395904903598
17.7395904903598
17.7395904903598
17.739702119708
17.739702119708
17.739702119708
17.739702119708
17.7388656070103
17.7388656070103
17.7388656070103
17.7388656070103
17.7388656070103
17.7389795646255
17.7389795646255
17.7403289008688
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
10303
ymin
ymax
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
8074
8074
8073
8079
8081
8093
8091
8062
8087
8074
8093
8091
8061
8087
8059
8084
8066
57
Tabla 26: Pares interferométricos, correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look (a
4 vistas)
Pares
IM20061223-IS20070625
IM20061223-IS20070810
IM20061223-IS20071226
IM20061223-IS20080812
IM20061223-IS20090630
IM20070625-IS20070810
IM20070625-IS20071226
IM20070625-IS20080812
IM20070625-IS20090630
IM20070810-IS20061223
IM20070810-IS20070625
IM20070810-IS20071226
IM20070810-IS20080812
IM20070810-IS20090630
IM20071226-IS20080812
IM20071226-IS20090630
IM20080812-IS20090630
58
RLooks
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look (a 4 vistas)
(fecha1-fecha2_4rlks.cor)
ALooks
Range_
Azimut_
xmin
xmax
ymin
pixel_size
pixel_size
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
18.737028625
70.9583619614392
70.9583619614392
70.9583619614392
70.9583619614392
70.9583619614392
70.958808478832
70.958808478832
70.958808478832
70.958808478832
70.9554624280412
70.9554624280412
70.9554624280412
70.9554624280412
70.9554624280412
70.955918258502
70.955918258502
70.9613156034752
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
2575
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
ymax
2018
2018
2018
2019
2020
2023
2022
2015
2021
2018
2023
2022
2015
2021
2014
2021
2016
USO DE INTERFEROMETRÍA SAR (SYNTHETIC APERTURE RADAR) EN LA LADERA OCCIDENTAL DEL CERRO IGUAZO, COMUNIDAD TUMBA, PARROQUIA QUIMIAG, CANTÓN RIOBAMBA, PROVINCIA DE
CHIMBORAZO-ECUADOR, PARA DETERMINAR LA DEFORMACIÓN DE LA LADERA POR LOS MOVIMIENTOS EN MASA
IM20061223-IS20070625
IM20061223- IS20070810
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20061223- IS20090630
IM20070625- IS20070810
IM20070625- IS20071226
IM20070625- IS20080812
IM20070625- IS20090630
IM20070810- IS20071226
IM20070810- IS20080812
IM20070810- IS20090630
Figura 48: Pares interferométricos, correlación entre interferograma topográfico y amplitud multi-look a 4 vistas (fecha1-fecha2_4rlks.cor)
59
IM20071226-IS20080812
IM20071226- IS20090630
IM20080812- IS20090630
El producto final es el interferograma diferencial desenrrollado y geocodificado (tabla 27).
Las figuras 49, 50 y 51 muestran interferogramas relativos en radianes.
Tabla 27: Pares interferométricos, interferograma diferencial desenrrollado y geocodificado
Pares
IM20061223-IS20070625
IM20061223-IS20070810
IM20061223-IS20071226
IM20061223-IS20080812
IM20061223-IS20090630
IM20070625-IS20070810
IM20070625-IS20071226
IM20070625-IS20080812
IM20070625-IS20090630
IM20070810-IS20061223
IM20070810-IS20070625
IM20070810-IS20071226
IM20070810-IS20080812
IM20070810-IS20090630
IM20071226-IS20080812
IM20071226-IS20090630
IM20080812-IS20090630
60
Range
Looks
Azim
Looks
Width
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1106
1106
1106
1106
1106
1106
1106
1105
1106
1106
1107
1107
1105
1106
1105
1106
1107
Final geocoded, filtered, unwrapped, interferograma diferencial
(geo_20061223-20070625.unw)
File_
x
x
y
y
x_first
length
min
max
min
max
1552
1553
1552
1554
1554
1557
1556
1550
1556
1553
1556
1556
1551
1555
1551
1554
1552
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1105
1105
1105
1105
1105
1105
1105
1104
1105
1105
1106
1106
1104
1105
1104
1105
1106
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1551
1552
1551
1553
1553
1556
1555
1549
1555
1552
1555
1555
1550
1554
1550
1553
1551
-79.08208676
-79.08208676
-79.08208676
-79.08292009
-79.08208676
-79.07708678
-79.07625345
-79.07708678
-79.07708678
-79.07958677
-79.07958677
-79.07958677
-79.07958677
-79.07958677
-79.08292009
-79.08292009
-79.08375342
y_first
-0.883726490000001
-0.88289316
-0.884559820000001
-0.879559840000001
-0.88205983
-0.880393170000001
-0.88205983
-0.8812265
-0.880393170000001
-0.88205983
-0.8812265
-0.88205983
-0.880393170000001
-0.880393170000001
-0.88289316
-0.883726490000001
-0.880393170000001
IM20061223-IS20070625
IM20061223-IS20070810
IM20061223-IS20071226
IM20061223-IS20080812
IM20061223-IS20090630
IM20070625-IS20070810
Figura 49: Interferogramas relativos en radianes
61
IM20070625-IS20071226
IM20070625-IS20080812
IM20070625-IS20090630
IM20070810-IS20071226
IM20070810-IS20080812
IM20070810-IS20090630
62
IM20071226-IS20080812
IM20071226-IS20090630
IM20080812-IS20090630
63
5. Resultados con ALOS PALSAR
ROI_PAC entrega como producto final la deformación relativa del terreno en radianes entre
pares de fechas de adquisición de dos imágenes, denominadas master (IM) y esclava (IS).
Según Hanssen (2001) las diferencias de fase en los interferogramas diferenciales necesitan
ser interpretadas con precaución, ya que es importante darse cuenta que el interferograma
contiene solamente información relativa de fase, no existe un punto de calibración absoluto, y
consecuentemente el valor contenido en un píxel es inútil. Como segundo punto, se indica que
la variación de fase se debe a la variabilidad espacial durante los dos tiempos de adquisiciones
de las imágenes de radar con diferentes estados atmosféricos. Por lo tanto, la ambigüedad es
un factor limitante en la interpretación de datos si solo se una dos imágenes SAR. Sin
embargo, al usar diferentes combinaciones se supera esta ambigüedad.
El presente capítulo muestra el pos-procesamiento de los interferogramas para obtener el
objetivo de realizar un análisis de serie temporal en el área de estudio. Como primer paso se
realizó la conversión de radianes a una señal de desplazamiento en centímetros, a través de la
multiplicación por el factor de corrección λ / 4π (Berardino Paolo 2002). La λ de ALOS
PALSAR corresponde a 23.6 cm, por lo que la conversión entrega la fase en centímetros. El
siguiente paso fue corregir los pares obtenidos para atenuar la contaminación atmosférica
presente. Uno de los enfoques más prometedores es usar levantamiento de campo por GPS en
combinación con InSAR, ya que las dos técnicas se complementan entre sí y el GPS puede
corregir los errores de InSAR (LeGéologue 2009).
El INIGEMM proporcionó la
digitalización de los deslizamientos registrados, información valiosa que fue contrastada con
los interferogramas para identificar interferogramas tentativos y aplicar las técnicas de
“diferencias de interferogramas” y “stacking DInSAR” con la finalidad de examinar la
deformación de movimientos en masa en una serie de tiempo.
Fruneau et al. (1996) demostraron el potencial de DInSAR en la detección de movimientos en
masa. Sandwell & Price (1998) propusieron la técnica de Stacking para incrementar la
claridad de las franjas y decrementar los errores debido a la atmósfera , al promediar varios
64
interferogramas. Sobre la base de las publicaciones citadas a continuación se indica el
procesamiento realizado sobre las imágenes de radar crudas al aplicar las técnicas de
diferencia de interferogramas y stacking DInSAR.
Por lo tanto, se han aplicado
procedimientos correctos para asegurar la validez y confiabilidad en la presente investigación
de los objetivos planteados.
5.1.
Pos-procesamiento
Para obtener la deformación relativa del terreno en centímetros, se transformó la fase de
radianes a centímetros. La tabla 28 y la figura 52 muestran el intervalo del valor de la fase
relativa de la imagen completa en centímetros, de cada interferograma.
Tabla 28: Intervalo del valor de la fase relativa de la imagen completa en centímetros, de cada
interferograma
Pares
IM20061223-IS20070625
IM20061223- IS20070810
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20061223- IS20090630
IM20070625- IS20070810
IM20070625- IS20071226
IM20070625- IS20080812
IM20070625- IS20090630
IM20070810- IS20071226
IM20070810- IS20080812
IM20070810- IS20090630
IM20071226- IS20080812
IM20071226- IS20090630
IM20080812- IS20090630
Intervalo del valor de la fase relativa
de la imagen completa (cm)
min
max
-7.783093
7.510211
-4.623812
6.103173
-4.847486
12.550928
-10.800134
12.518928
-4.874163
5.807545
-6.083068
8.397129
-6.679831
16.161669
-15.092454
13.697722
-8.157548
16.341480
-11.719659
9.518220
-9.113015
11.465955
-13.775399
12.432775
-19.977987
9.041525
-9.215919
12.572983
-10.476265
6.897498
65
IM20061223-IS20070625
IM20061223- IS20070810
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20061223- IS20090630
IM20070625- IS20070810
IM20070625- IS20071226
IM20070625- IS20080812
IM20070625- IS20090630
IM20070810- IS20071226
IM20070810- IS20080812
IM20070810- IS20090630
IM20071226- IS20080812
IM20071226- IS20090630
IM20080812- IS20090630
Figura 52: Fase relativa de cada interferograma, en centímetros
66
El INIGEMM suministró verdad de campo con resultados de mediciones con extensómetros y
puntos de control GPS como se mencionó en el capítulo 1. Se escogió un punto GPS,
denominado QR15, con valor de diferencia de altitud cercano a cero. Como se mencionó
anteriormente, el INIGEMM realizó dos campañas de monitoreo con GPS diferencial. Los
valores que se registraron en ambas campaños fueron las coordenadas X (longitud), Y
(latitud) y altitud (m.s.n.m.). Sobre la base de éste registro se realizó una diferencia de valores
de coordenadas en metros. De todos las diferencias en metros de los puntos de monitoreo se
escogió el punto con el valor más cercano a cero. Este método ayudó a superar los efectos
producidos por temas atmosféricos. Es así que se corrigió los interferogramas relativos que
contenían al punto de control GPS denominado “QR15”. QR15 registra una diferencia de
altura de 0,2 cm durante las campañas de junio y julio del 2007. La tabla 29 y figura 53
muestran los interferogramas luego del proceso de calibración. Como se puede observar en la
tabla 29 se logró atenuar la influencia de la turbulencia atmosférica que perturba la señal de
radar. Con los productos corregidos se aplicaron posteriormente las técnicas de diferencia y
stacking.
Tabla 29: Calibración con GPS-QR15
Pares
IM20061223-IS20070625
IM20061223- IS20070810
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20061223- IS20090630
IM20070625- IS20070810
IM20070625- IS20071226
IM20070625- IS20080812
IM20070625- IS20090630
IM20070810- IS20071226
IM20070810- IS20080812
IM20070810- IS20090630
IM20071226- IS20080812
IM20071226- IS20090630
IM20080812- IS20090630
Rango de fase de la imagen
completa luego de calibración
(cm)
min
max
Valor de
píxel de
referencia
(cm)
Valor de
calibración
(cm)
0.7127
0.1999
-7.783093
7.510211
-2.183023
2.106484
1.1150
0.6022
-4.623812
6.103173
-2.497273
3.296261
0.2189
-0.2939
-4.847486
12.550928
-16.851156
6.508342
-0.3807
0.1321
-10.800134
12.518928
-4.343973
3.747564
-
-
Rango de fase relativa de la
imagen completa (cm)
min
max
-4.874163
5.807545
0.7128
0.2000
-6.083068
8.397129
-1.706809
-
2.356097
-
0.5650
0.0522
-6.679831
16.161669
-0.617145
1.493167
-0.9003
-0.3875
-15.092454
13.697722
-6.495974
5.895665
-1.3798
-0.8670
-8.157548
16.341480
-5.125811
10.268201
-0.2979
0.5060
-11.719659
9.518220
-16.167236
19.906504
-1.1800
-0.6672
-9.113015
11.465955
-5.152716
6.483124
-0.9453
-0.4325
-13.775399
12.432775
-6.302613
5.688327
-2.0895
-1.5767
-19.977987
9.041525
-15.075039
6.822576
-2.1196
-1.6068
-9.215919
12.572983
-6.986289
9.531170
-1.5943
-1.0815
-10.476265
6.897498
-7.106618
4.678946
67
IM20061223-IS20070625
IM20061223- IS20070810
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20061223- IS20090630
IM20070625- IS20070810
IM20070625- IS20071226
IM20070625- IS20080812
IM20070625- IS20090630
IM20070810- IS20071226
IM20070810- IS20080812
IM20070810- IS20090630
IM20071226- IS20080812
IM20071226- IS20090630
IM20080812- IS20090630
Figura 53: Fase de cada interferograma con procesamiento de corrección para atenuar la contaminación atmosférica, en centímetros
68
Además, el INIGEMM proporcionó la digitalización de los deslizamientos identificados en la
tabla 1, ésta información se sobrepuso en cada interferograma, con la finalidad de filtrar
interferogramas tentativos a ser aplicadas las técnicas de análisis que a continuación se
indican. Las figuras 54, 55 y 56 muestran los interferogramas que contienen al área de
estudio. La figura 57, muestra una ampliación del área de estudio sobrepuesta la digitalización
de los deslizamientos en los siguientes interferogramas:
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20070625- IS20070810
IM20061223-IS20071226
Figura 54: Interferograma IM20061223- IS20071226 en radianes
69
IM20061223-IS20080812
Figura 55: Interferograma IM20061223-IS20080812 en radianes
IM20070625-IS20070810
Figura 56: Interferograma IM20070625-IS20070810 en radianes
70
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20070625- IS20080812
Figura 57: Ampliación del área de estudio de la fase de cada interferograma con procesamiento de
calibración, en centímetros
71
5.2.
Diferencia de interferogramas
Se realizó una diferencia de interferogramas (figura 58) para determinar la diferencia de fase
entre los correspondientes periodos de tiempo. La elección de los pares dependió de que la
imagen contuviera completamente al área de estudio. En base a la figura 57 se determinó que
los
pares
denominados
“IM20061223_IS20071226”
y
“IM20061223_IS20080812”
contienen
completamente el área de estudio, entonces se realizó la diferencia:
∆I 20061223_20071226, 20061223_20080812 = IM20061223_IS20071226 - IM20061223_IS20080812
Los pares mencionados anteriormente tienen los siguientes valores de línea de base
perpendicular e intervalo de tiempo entre las adquisiciones de la primera y segunda imagen:
interferogramas
Adquisición 2da imagen
Adquisición 1ra imagen
(ISaaaammdd)
(IMaaaammdd)
20061223
20071226
20061223
20080812
Linea de base
perpendicular B┴ (m)
Temporal
(días)
-98.329053
363
120.391663
589
Figura 58: Diferencia de interferogramas “IM20061223_IS20071226” y “IM20061223_IS20080812”, con la fase en
centímetros
72
La figura 59 muestra un recorte del área de estudio tomada sobre el resultado de la diferencia
de interferogramas, con la superposición de coberturas vectoriales de los deslizamientos por
parte del INIGEMM.
La figura 60 muestra una Ortofoto del área de estudio con la
superposición de coberturas vectoriales de los deslizamientos, ambos datos fueron
proporcionados por el INIGEMM. Se incluyeron vectores de movimiento, los cuales
corresponden a las fechas de color blanco, para indicar la dirección de la pendiente.
Figura 59: Resultado de la diferencia de interferogramas: ∆I 20061223_20071226, 20061223_20080812, con la
superposición de la digitalización de los deslizamientos por parte del INIGEMM
73
Figura 60: Ortofoto del área de estudio con la superposición de la digitalización de los deslizamientos por
parte del INIGEMM. Fuente: INIGEMM
A manera de comparación se muestra gráficamente (figura 61) un recorte del área de estudio
en los interferogramas: “IM20061223-IS20071226”, “IM20061223-IS20080812” y “∆I
20061223_20080812”,
20061223_20071226,
con la superposición de coberturas vectoriales que muestran la ubicación por
medio de un punto de control y la extensión de los deslizamientos por medio de polígonos,
para visualizar la rampa de valores en cada producto.
74
IM20061223-IS20071226
(fase en cm)
IM20061223-IS20080812
(fase en cm)
∆I 20061223_20071226,
20061223_20080812
(fase en cm)
∆I 20061223_20071226,
20061223_20080812
(cm/año)
Figura 61: Interferogramas “IM20061223-IS20071226”, “IM20061223-IS20080812” y diferencia de interferogramas
“∆I 20061223_20071226, 20061223_20080812”
A continuación el resultado de la lectura del valor del píxel (tabla 30) en el resultado de la
diferencia de interferogramas, en los puntos de monitoreo de los extensómetros y los puntos
GPS de deslizamientos detallados en la tabla 1, para su análisis.
El signo positivo o negativo depende de la definición del par interferométrico. Al definir los
pares interferométricos en ROI_PAC se uso el estandar de definición de pares que es la forma
Imagen Master (IM)-Imagen Esclava (IS).
La diferencia de fase positiva significa elevación “uplift” o creciente “enlarging” que es un
tipo de distribución de actividad de un deslizamiento donde la superficie de falla se extiende
cada vez más, en dos o más direcciones (Baumann et al. (2007) cita a WP/WLI (1993)).
La diferencia de fase negativa significa subsidencia “subsidence” o hundimiento que es el
descenso vertical lento de la superficie de un terreno debido a la fuerza de la gravedad, o a
efectos de consolidación de suelos por descenso del nivel freático (Baumann Valerie 2007).
Tabla 30: Lectura del pixel en los puntos de monitoreo de extensómetros y deslizamientos identificados.
monitoreo
IM20061223-IS20071226
IM20061223-IS20080812
∆I 20061223_20071226,
75
Ubicación de
desliz. GPS
Extens.
fase en cm (363 días)
Q1
Q2
-0.2257
-0.6251
A1D1
A2D2
A2D3
A2D4
A2D5
A2D6
0.1783
1.0128
0.0827
0.1617
0.3461
1.1372
20061223_20080812
(cm/año)
0.0000
0.6891
-0.2257
-1.3142
-0.1399
-0.8145
0.3067
0.5802
0.3051
0.0000
0.0761
0.2812
-0.1283
0.4326
-0.2224
0.1617
0.2699
0.8559
-0.0795
0.2681
-0.1378
0.1002
0.1673
0.5304
Los extensómetros Q1 y Q2 en el periodo “20061223-20071226” registran subsidencia.
Mientras que en el periodo “20061223-20080812”, Q2 registra elevación del terreno. La
diferencia de los interferogramas muestra subsidencia del terreno en los dos extensómetros en
el período “20061223-20080812”.
Todos los puntos de ubicación de deslizamiento con GPS registran elevación del terreno en
mayor o menor grado, con tendencia a elevación en los puntos A1D1 y A2D3. Mientras que
en los puntos A2D2, A2D4, A2D5, A2D6 la elevación del terreno disminuye.
El resultado de la diferencia de los dos interferogramas indica subducción en los puntos de
monitoreo de extensómetros, de igual manera en los puntos A1D1 y A2D3. Mientras que los
puntos A2D2, A2D4, A2D5, A2D6 registran elevación del terreno.
De los quince interferogramas procesados, se distinguieron diez interferogramas que
contienen al volcán Tungurahua, el cual está activo desde Septiembre de 1999, en Julio y
Agosto del 2006 se registraron los eventos volcánicos más fuertes. Lamentablemente, la fase
no se desenrrolló en toda el área del volcán. Sin embargo, la figura 62 muestra los
interferogramas con su respectiva rampa de valores de fase en centímetros. Se sobrepuso una
cobertura vectorial de ríos para tomar como referencia al Río Pastaza.
76
IM20061223-IS20070625
IM20061223- IS20071226
IM20070625- IS20070810
IM20070625- IS20071226
IM20070625- IS20080812
IM20070810- IS20071226
IM20070810- IS20080812
IM20070810- IS20090630
IM20071226- IS20080812
IM20080812- IS20090630
Figura 62: Interferogramas en el área del volcán Tungurahua
77
5.3.
Stacking DInSAR
Para el stacking se definieron los siguientes criterios para escoger interferogramas más
adecuados para el área de estudio:
1.
Distinguir interferogramas con buena coherencia en el área de estudio, ya que la
coherencia permite tener franjas definidas.
2.
Discriminar un subconjunto de interferogramas con una imagen master y esclavas
consecutivas en función del tiempo.
Este criterio tiene la ventaja de registrar las
imágenes a una sola imagen master.
3.
Sobreponer la información proporcionada por el INIGEMM de la digitalización de la
extensión de los eventos monitoreados en los interferogramas y así determinar los
interferogramas que contienen completamente el área de estudio.
La tabla 31 muestra los pares escogidos y sus respectivas líneas de base perpendicular e
intervalo de tiempo. La figura 63 muestra el stacking de los pares identificados en la tabla 31,
indicando el promedio de deformación en unidad de centímetro por año de la escena
completa.
78
Figura 63: Stacking
Tabla 31: Interferogramas utilizandos en el stacking
Interferogramas
IM20061223- IS20071226
IM20061223- IS20080812
IM20070625- IS20070810
Linea de base
perpendicular
(m)
-98,329053
Tiempo
(días)
363
120,391663
589
134,398281
45
La figura 64 muestra un recorte del área de estudio del resultado del stacking, con la
superposición de coberturas vectoriales.
Se superpusieron vectores de tendencia de
movimiento, en la digitalización de los deslizamientos, indicando la tendencia del terreno de
acuerdo a la pendiente.
79
Figura 64: Resultado del stacking, área de estudio, con la superposición de la digitalización de los
deslizamientos por parte del INIGEMM
Se registraron los siguientes resultados en fase en cm y fase en cm/año (tabla 32). La figura
65 muestra gráficos del área de estudio con sus respectivas rampas de valores.
Tabla 32: Stacking
Ubicación de
desliz. GPS
Extens.
monitoreo
80
Stacking
(cm)
cm/año
Q1
Q2
0.0029
0.0038
1.0809
1.3935
A1D1
A2D2
A2D3
A2D4
A2D5
0.0048
0.0038
0.0049
0.0041
0.0044
1.7632
1.4146
1.8001
1.4992
1.6153
A2D6
0.0055
2.0185
Stacking
(cm/año)
Stacking
(cm)
Figura 65: Stacking
El resultado del stacking sugiere que el área donde se registraron los seis puntos de
deslizamiento es sensible al elevamiento del terreno, durante el periodo 20061223-20080812.
Enfocando el área del volcán Tungurahua, los interferogramas
IS20070810
contienen el volcán, mientras que
IM20061223- IS20080812
IM20061223- IS20071226
y
IM20070625-
no lo contiene. La figura 66
muestra el stacking en el área del volcán Tungurahua, considerando los dos interferogramas
que lo contenían.
Figura 66: Stacking en el área del volcán Tungurahua, de los pares IM20061223- IS20071226 y
IM20070625- IS20070810
81
82
6. Conclusiones
•
Interferometría de radar brinda la oportunidad de determinar la deformación de la
superficie terrestre, causada por la elevación y/o hundimiento del suelo.
•
Interferometría es un tema amplio de conocimiento con nuevas y revolucionarias
investigaciones cada vez. El tema de la tesis me ha permitido descubrir una visión de
aplicaciones que se pueden hacer para contrarestar la realidad territorial de Ecuador, al
tener amenzas naturales como deslizamientos, terremotos, erupciones volcánicas.
•
El procesamiento InSAR permite una alerta temprana a áreas sensibles que indican
deformación de la superficie terrestre. Sin embargo, es indiscutible que no se puede
obviar tener verdad de campo para comparar los resultados obtenidos en el
procesamiento de las imágenes con la realidad.
•
Con las imágenes crudas de radar ALOS PALSAR se logró realizar un histórico de
interferogramas, los cuales pueden apoyar a detectar lugares de elevación y/o
hundimiento en el área cubierta por la imagen.
•
De la investigación realizada, se concluye que es imprescindible contar un registro
preciso de la fecha, ubicación y extensión de los eventos, para así compararlos con los
resultados.
•
Sobre los resultados de las máscaras de coherencia es importante tener buena
coherencia en el área de estudio para que la fase se desenrrolle en esa área. Caso
contrario, como se puede visualizar en los resultados de los interferogramas relativos,
existen áreas en los interferogramas donde no se desplegó la fase, y consecuentemente
no es posible analizar esas áreas.
Lamentablemente se visualiza en los
interferogramas que el área de estudio está en el borde de área que no fue
desenrollada. Apenas pocos interferogramas contienen completamente el monitoreo de
los moviemientos en masa.
83
•
Para obtener mejor coherencia se volvió a re-hacer todos los pares interferométricos,
con la inclusión en el archivo denominado “int.proc” de la ubicación de columna y fila
de un píxel con buen valor de coherencia, ubicado en un área cercana al área de
estudio. A pesar de haber realizado éste procedimiento, el área de estudio en su
totalidad muestra baja coherencia, apenas pocos píxeles tienen un valor superior a 0,6.
Como se indicó en el fundamento teórico los efectos de acortamiento
“foreshortening”, “layover” y sombra dependen si la pendiente local del terreno está
frente al sensor. Las imágenes crudas ALOS PALSAR procesadas corresponden a
adquisición ascendente. Para investigaciones posteriores un factor importante a ser
considerado sería conocer en primera instancia la pendiente local del terreno y así
solicitar imágenes con la trayectoria más conveniente.
•
El valor de cada celda de imagen SAR es la suma coherente de las contribuciones
relativas de todos los elementos reflejados al sensor. Por lo tanto, el tamaño de píxel
del DEM es de suma importancia, ya que el producto InSAR resultante tendrá el
tamaño de píxel del DEM de referencia.
•
La Agencia Espacial Europea (ESA) ha otorgado 85 imágenes ERS para poder
continuar el trabajo de investigación, por lo tanto el trabajo con interferometría va a
tener una continuidad para seguir explorando todas las bondades que ofrece ésta rama
de conocimiento.
•
Como lo indica Colesanti & Wasowski (2006), la pérdida de coherencia es un
problema típico en áreas con vegetación, y señalan a los efectos atmosféricos como la
principal limitante en la utilización de imágenes de radar. El área de estudio está
ubicada en el límite entre el área montañosa y la selva. Por lo que se concluye que
desde un inicio el área de estudio es una zona que presente dificultad para obtener
resultados interferométricos, ya que éstos dependen de la coherencia existente.
84
BIBLIOGRAFÍA
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89

Uso de interferometría SAR (Synthetic Aperture Radar) en la ladera

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Ing. Agr. Jorge Diena