1. No category

INUNDACIONES EN LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES – AGOSTO DE 2015
DETECCIÓN DE CAMBIOS Y ESTIMACIÓN DE FRECUENCIA DE PERTENENCIA A CLASE AGUA, OBSERVADOS SOBRE LA BASE DE DATOS MODIS MOD09GA
Lic. Leandro Giordano
Instituto Nacional del Agua
Dirección de Sistemas de Información y Alerta Hidrológico
SÍNTESIS DE ACTIVIDADES REALIZADAS
A fin de obtener información sobre la afectación hídrica superficial (i.e. extensión de la superficie inundada, dinámica de expansión­contracción de las áreas anegadas) hemos procedido al análisis de datos de sensores remotos de libre circulación. Particularmente, hemos trabajado sobre la base de datos MOD09GA, correspondientes al sensor MODIS a bordo de la plataforma TERRA, obtenidos los días 15/8/2015 y 27/8/2015. La resolución espacial del análisis es de 500 m, por lo que aquellos procesos que se manifiesten a un nivel de agregación espacial menor a las 25 has son enmascarados. En consecuencia, los métodos de clasificación dicotómica (e.g. inundado/no inundado) tienden a identificar una superficie ocupada por agua, de menor extensión a la que podría observarse. Sin embargo, en grandes sistemas de llanura una proporción considerable de la dinámica es apreciable a grandes escalas, inclusive. Luego, el procesamiento de datos MODIS constituye información representativa (proxies). El método de clasificación utilizado ha sido la aplicación de un umbral del índice normalizado de agua (NDWI, por sus siglas en inglés, Mc Feeters, 1996; Takeuchi y Yasuoka, 2005; Xu, 2007), obtenido sobre la base de los datos de las bandas 7 y 3 del sensor MODIS (Giordano, 2012). Particularmente, siguiendo el criterio propuesto por varios autores (McFeeters, 1996; Takeuchi y Yasuoka, 2005; Hanqiu Xu, 2007) hemos fijado este umbral en cero. Así, fueron identificados como inundados aquellos píxeles con NDWI37 MOD09GA mayor o igual a cero. Luego, la detección de cambios fue realizada entre las capturas correspondientes al 15/8/2015 y al 27/8/2015, aplicando el árbol de decisión de la Fig. 1. La captura MODIS del 15/8/2015 fue identificada como representativa de la máxima extensión (dada su cercanía en tiempo al pico del evento). Así, la captura MODIS del 27/8/2015 fue utilizada para apreciar la dinámica de contracción de la superficie inundada.
NDWI37 2015/08/15 >= 0
SI
NDWI37 2015/08/15 >= 0
AGUA SIN CAMBIOS
DECREMENTO
NO
NDWI37 2015/08/15 >= 0
INCREMENTO
Figura 1. Árbol de decisión utilizado para la detección de cambios LIBRE DE AGUA
SIN CAMBIOS
Por otro lado, hemos estimado la frecuencia de pertenencia a clase agua para cada píxel identificado como inundado en la captura MODIS del 15/8/2015, al aplicar el umbral NDWI37. En efecto, si asumimos a esta clasificación como la representativa de la máxima extensión, el cálculo de la frecuencia empírica de pertenencia a clase agua, para cada uno de los píxeles que la componen, puede brindar información sobre el carácter inusual del patrón observado (particularmente cuáles de los píxeles que lo componen han sido pocas veces identificados como cubiertos por agua). Para esto hemos utilizado la serie de datos MOD09A1 (un producto MODIS que consta de un casting de píxeles MOD09GA para intervalos de 8 días, garantizando el análisis de los píxeles más puros ­ e.g. sin nubes ni aerosoles ­), con la cual estimamos la frecuencia de pertenencia a clase agua, habiendo clasificado todas las capturas realizadas entre el 1/1/2000 y el 30/5/2015, mediante la aplicación de la técnica de umbral NDWI37. El algoritmo utilizado para esto puede expresarse como:
Nj
f j=∑
i=1
I ij
(1)
Nj
en donde fj es la frecuencia de pertenencia a clase agua para el j­ésimo píxel de las escenas NDWI37 MOD09A1 analizadas, mientras Iij es una función indicadora que asume el valor 1 si el píxel ha sido identificado como cubierto por agua en la i­ésima captura de la escena analizada y 0, en caso contrario. A la vez, Nj representa la cantidad de valores no nulos, para dicho píxel en la escena considerada, para todas las capturas analizadas. Luego, dada la resolución espacial grosera del sensor, y el hecho que la base del cálculo esté apoyada en clasificaciones dicotómicas (i.e. mediante aplicación umbral NDWI37), el sesgo predominante es de subestimación. Aún así, constituye información representativa dado que mediante la inspección de los valores obtenidos puede inferirse, al menos, la relación de intensidades entre los distintos píxeles que componen la máscara de agua del 15/8/2015. DETECCIÓN DE CAMBIOS
La Fig. 2 muestra el producto de detección de cambios obtenido mediante la aplicación del árbol de decisión de la Fig. 1 a las capas de información MOD09GA NDWI37 elaboradas soobre la base de las capturas del 15/8/2015 y del 27/8/2015. La imagen de fondo es una combinación RGB de las bandas 5,2 y 1 del producto MOD09GA con fecha del 27/8/2015. La región afectada por cobertura de nubes fue excluída del análisis. Fig. 2. Detección de cambios. Agua en superficie. 15/8/2015 vs 27/8/2015 En particular, podemos apreciar que gran parte del excedente hídrico proveniente de la zona de derrames al norte de la Pampa Interserrana (arroyos Azul, de los Huesos, Chapaleofú, Langueyú, Tandileofú, Napaleofú), por margen derecha del río Salado ­ principal colector del sistema ­, ha sido drenado (dado que constituye un decremento del área de la superficie ocupada por agua). A la vez, también puede identificarse un incremento del área de la superficie ocupada por agua, hacia la zona terminal del sistema, próxima a la Bahía de Samborombón, lo cual refuerza esta observación. En suma, podemos apreciar la respuesta del sistema Salado (Depresión del Salado) a un evento de tormenta, caracterizado por un gran volumen de agua precipitada (en algunos sitios más de 300 mm en 5 días) y una condición antecedente de bajo déficit hídrico, con un núcleo próximo al área de derrames de los arroyos provenientes de la Pampa Interserrana y otro localizado en el noreste bonaerense. Así gran parte de los derrames alcanzaron el Salado, propagándose hacia la Bahía de Samborombón, encontrándose más afectados hacia el 27/8 aquellos partidos localizados 'aguas abajo' (en particular Lezama, Pila y Chascomús, donde por esto persistió o se intensificó la cobertura hídrica superficial). Por otro lado, la afectación hídrica ha sido severa en gran parte de la Depresión del Salado. FRECUENCIA DE PERTENENCIA A CLASE AGUA El análisis de frecuencia se realizó combinando dos productos. En primer lugar, obtuvimos una matriz de pertenencia a clase agua mediante el cómputo de la Ec. I y sobre la base de datos NDWI37 MOD09A1 (Giordano, 2012). Luego, consideramos los valores correspondientes para los píxeles cubiertos por agua al 15/8/2015. Así, elaboramos una capa de información que da cuenta de la frecuencia empírica de inundación (en su sentido estrictamente físico), la cual mostramos en la Fig. 3. Figura 3. Frecuencia empírica de pertenencia a clase agua (inundado) para los píxeles discriminados como inundados al 15/8/2015, mediante aplicación de umbral NDWI37 sobre datos MOD09GA 2000­2015 A pesar de las limitaciones de resolución, y habiendo aplicado una técnica simple de umbral, podemos notar que lo observado coincide con lo esperable de acuerdo a la literatura científica en torno al comportamiento del sistema. En este sentido, valen recordar las palabras de Jean Tricart en su “Geomorfología de la Pampa Deprimida” (Tricart, 1972): “El arroyo Vallimanca se pierde habitualmente en un sistema de lagunas salobres, que sólo en ocasión de fuertes crecidas, logra atravesar para arribar al arroyo Saladillo. También el arroyo Las Flores (...) Los arroyos del Azul, de los Huesos, Chapaleofú, Langueyú, Chelforó y Napaleofú, no suelen llegar al río Salado. Cada uno de ellos se pierde completamente a unos 70/100 km del de las sierras. Cuando se producen grandes lluvias (200 mm en 2 ó 3 días), el agua de dichos arroyos desborda y se extiende aguas abajo del cauce definido, originando inundaciones en manto. Este fenómeno se repite unas 3 a 6 veces por siglo, causando extensos daños.” (las cursivas son propias, el texto se ubica en la página 18 del libro, introduciendo a los sistemas morfogenéticos presentes).
Efectivamente, el evento de tormenta que tuvo lugar entre los días 6/8 y 14/8/2015 se situó próximo al orden de extensión e intensidad mencionado por Tricart, como para que el excedente hídrico transportado por los ríos y arroyos del área de derrames al norte de la Pampa Interserrana alcanzaran el sistema fluvial del río Salado. Así, resulta consecuente la relación observada entre los valores de frecuencia y la situación geográfica de los píxeles. En otras palabras, que la frecuencia de pertenencia a clase agua sea notoriamente menor para los tributarios por margen derecha del río Salado, que en este. A la vez, ninguno de los píxeles evaluados ha tomado valores nulos. En consecuencia, han estado cubiertos por agua, al menos una vez (captura), en el intervalo 2000­2015. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Giordano, L (2012). “Un estudio exploratorio sobre la relación entre datos MODIS y la respuesta hidrológica de un sistema de llanura”. I Encuentro Nacional de Investigadores en Formación en Recursos Hídricos, Instituto Nacional del Agua, Ezeiza, Buenos Aires Hanqiu Xu (2006). “Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery”. International Journal of Remote Sensing, Vol. 27, No. 14, pp 3025­3033.
McFeeters, S.K. (1996). “The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features”. International Journal of Remote Sensing, Vol. 17, 1425–1432.
Takeuchi, W. Y y Yasuoka, Y. (2005). “Development of normalized vegetation, soil and water indices from satellite remote sensing data”. Journal of the Japan Society of Photogametry and Remote Sensing, Vol. 43, No. 6, pp. 719. Japón. Tricart, J. (1972). Geomorfología de la Pampa Deprimida. Base para los estudios edafológicos y agronómicos. Plan mapa de suelos de la región pampeana. XII Colección científica, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Argentina.