Cartografía comparada de inundaciones con imágenes SAR: Caso río Santa Lucía

Abstract

Las inundaciones se encuentran entre los peligros más frecuentes y extensos a nivel mundial y se espera un aumento de los eventos en todo el mundo debido al crecimiento de la población en las áreas expuestas, el crecimiento económico y el cambio climático (Rojas et al., 2022). El objetivo de este trabajo es comparar las capacidades de las bandas C y L de imágenes radar de apertura sintética (SAR, por su sigla en inglés) para cartografiar inundaciones, que permita, por una parte, el conocimiento y conservación de los humedales fluviales, y por otra, contribuir al ordenamiento territorial reduciendo la ocupación urbana en estas zonas expuestas a frecuentes inundaciones. Para ello, se generaron mapas de clases de cambio del coeficiente σ0 utilizando las imágenes SAR en dos frecuencias: Banda C y Banda L, en condiciones de no-inundación e inundación. Luego se analizaron los mecanismos de interacción dominante entre el coeficiente de retrodispersión σ0 y la vegetación presente que sumado a criterios estadísticos permitieron generar cartografías de inundaciones. Utilizando como verdad de campo puntos que reflejaron la extensión de la inundación en sitios indicados por los pobladores, así como cartografía de inundación realizada en la zona con anterioridad, se evidenció la superioridad de la Banda L para detectar la extensión de las inundaciones, sin embargo, ambos sistemas mostraron una importante sensibilidad a la condición de inundación.Floods are among the most frequent and widespread hazards worldwide. An increase in flood events is anticipated due to population growth in exposed areas, economic growth and climate change (Rojas et al., 2022). This study aims to compare the capabilities of C- and L-band synthetic aperture radar (SAR) images for flood mapping. This approach provides insight into the conservation of river wetlands and contributes to land use planning by minimizing urban development in areas prone to frequent flooding. To achieve this, maps depicting changes in the σ0 coefficient were generated using SAR images captured at two frequencies: C-Band and L-Band, under both flood and non-flood conditions. Subsequently, dominant interaction mechanisms between the backscatter coefficient σ0 and the existing vegetation were analyzed. combined with statistical criteria thee analyses facilitated the generation of flood maps. Ground truth points reflecting flood extent as reported by local residents and previously conducted flood mapping in the area, demonstrated, the superior performance of the L-Band in detecting flood extent. However, both systems showed significant sensitivity to flood conditions.