Behavior of two normalized water indices for the identification of floods in the Salado River Basin in Argentina

Abstract

Introduction: Floods are a common phenomenon in flat ecosystems with deficiencies in river drainage, impacting the local and regional economy. They can be identified and analyzed by remote sensing.Objective: The aim of this study was to evaluate the performance of two normalized water indices during periods of maximum and minimum annual precipitation for the identification of flooding in the Salado River Basin, Argentina.Materials and methods: The years with maximum and minimum annual precipitation in the period 2001-2020 were derived from satellite estimates of monthly precipitation provided by NASA through Google Earth Engine. Floods were identified using Landsat images, applying two normalized water indices (NDWI -Normalized Difference Water Index- and modified NDWI) to evaluate their performance in generating binary images that better represent the reality of the study area.Results and discussion: Both indices showed good capability in identifying permanent or semi-permanent watercourses and water bodies; however, only the NDWI demonstrated higher effectiveness in identifying flooded areas with shallow depths (5 to 15 cm). The use of the Landsat mid-infrared band(1 566 - 1 651 μm) is less sensitive to water sediment load and can reflect subtle differences in it, providing a greater ability to delineate the water-soil boundary.Conclusion: The use of NDWI showed a suitable behavior for the identification of flooded areas in very low slope ecosystems.

Introducción: Los anegamientos son fenómenos frecuentes en ecosistemas llanos con deficiencias en el drenaje fluvial que afectan la economía local y regional. Estos pueden ser identificados y analizados mediante teledetección. Objetivo: Evaluar el desempeño de dos índices normalizados de agua, en épocas de precipitación anual máxima y mínima, para la identificación de anegamientos en la cuenca del río Salado, Argentina. Materiales y métodos: Los años con precipitación anual máxima y mínima en el periodo 2001-2020 se obtuvieron de estimaciones satelitales de precipitación mensual provistas por la NASA a través de Google Earth Engine. Los anegamientos se identificaron con imágenes Landsat, a través de la aplicación de dos índices normalizados de agua (NDWI, por sus siglas en inglés -Normalized Difference Water Index- y NDWI modificado) con la finalidad de evaluar su desempeño en la obtención de imágenes binarizadas que representen mejor la realidad del área de estudio. Resultados y discusión: Ambos índices tuvieron buena capacidad para la identificación de los cursos y cuerpos de agua permanente o semipermanente; sin embargo, solo el NDWI demostró mayor capacidad para la identificación de áreas anegadas con escasa profundidad (5 a 15 cm). El empleo de la banda del infrarrojo medio de Landsat (1566 - 1651 µm) es menos sensible a la carga de sedimentos del agua y es capaz de reflejar diferencias sutiles en ella, lo que proporciona una mayor capacidad para delinear el límite agua-suelo. Conclusión: El empleo del NDWI demostró un comportamiento adecuado para la identificación de zonas anegadas en ecosistemas de muy baja pendiente.