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Agricultura ■ ■ ■

Detección de plagas

Detección de plagas. Detección de sequía. Modelos de productividad – estimación de rendimientos. Cartografía de cultivos. Infrarrojo color Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

Aplicaciones en láminas de agua ■

Efectos de una placa de gusanos Cortesía Dr. Jan Clevers, Wageningen

Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

Inundaciones en Mozambique

Dinámica de áreas inundadas: è è è

Térmico

Procesos de desecación. Análisis de humedales. Inundaciones.

Valle del río Limpopo Marzo del 2000

Calidad del agua: è è è è

Contenido de clorofila. Turbidez. Vertidos. Temperatura.

Imágenes Radarsat

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Vertidos de petroleo

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Aplicaciones urbanas ■

■ ■ ■

Imágenes Radarsat. Inmediaciones de Mar del Plata, Arg. Enero 1999 Cortesía DAIS

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Estimación de volúmenes de población. Superficie edificada. Estudios de calidad de vida urbana. Texturas.

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Modelo de calidad ambiental ■

APLICACIÓN DE LA EMC MODELO DE CALIDAD AMBIENTAL

Selección y generación de indicadores. Normalización (funciones lineales o no lineales). Ponderación (sumatoria lineal ponderada o métodos no compensatorios). Establecimiento de grupos.

1. Valoración ambiental: cada uno de los 12 indicadores (0-255) 2. Establecimiento de prioridades: grupo de expertos se les aplicó el método Delphi que explicita y refina opiniones y a partir de medidas estadísticas expresa una opinión conjunta.

3. Valoración final: con los indicadores convertidos a factores y los pesos de cada uno (jerarquía) se aplicó una sumatoria lineal ponderada.

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CREACIÓN DE LA BASE DE DATOS ■ ■

Trabajo de campo. Información cartográfica:

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INDICADORES DE CALIDAD AMBIENTAL DE VIDA ■

è è

Recopilación è Digitización è Edición è

Densidades

è

Imágenes Landsat-TM (86 y 91) y SPOT-HRV. Generación de un MDT. Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

Población Vivienda Viario

Distancias è è è

Lago Autopista Industrias

■ ■ ■ ■

Tipología residencial Aspectos climáticos Cuenca visual Proporción de áreas verdes. Proporción de áreas construidas. Riesgo de inundación Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

TIPOLOGÍA RESIDENCIAL

Temperaturas medias

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VALORACIÓN DE LOS INDICADORES

ESTABLECIMIENTO DE GRUPOS

Expansión lineal (0-255) 0 = peor valoración 255 = mejor valoración

■ ■ ■

e ik =

x ik − min x ik max x ik − min x ik

* 255

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MODELO DE CALIDAD AMBIENTAL DE VIDA

Evaluación de grupos ■

Cálculo de estadísticas elementales. La media revela que existe buena separación. Aplicación de análisis discriminante para conocer la robustez de los grupos definidos. - De 292 barrios analizados 244 fueron correctamente asignados. - Otros barrios están localizados en las fronteras de los límites de grupos. - Se comprueba robustez en la separación.

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Aplicaciones de nuevas tecnologías espaciales ■

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Efectos del huracán Mitch

Teledetección: Información base para la prevención. Seguimiento del fenómeno. è Evaluación de daños. è è

Imágenes Radarsat

S.I.G.: è è

Modelos integrados de riesgo. Diferenciación espacial del riesgo. Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

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Evaluación de vulnerabilidad sísmica (Arica, Chile) ■

■ ■

Metodología Censos demográficos encuestas

Identificar sectores con mayor fragilidad ante un sismo. Planificar acciones de emergencia. Mejorar ordenamiento urbano.

Población residente

Factores de daño Instalaciones mitigadoras

Población comprometida

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Fragilidad de la construcción Instalaciones críticas Radios de impacto Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

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Procesos de desertificación

Factores

CARESTÍAS

■ CAMBIOS EN PRODUCCIÓN ALIMENTOS

CAMBIO CLIMÁTICO

Cambio climático. Acción antrópica: è

SOBREPASTOREO

ROTURACIÓN

è

RIEGO

ARIDEZ

PÉRDIDA CUBIERTA VEGETAL

Altura edificios Materiales

Mapa de síntesis

Instalaciones críticas

CAMBIO ATMOSFÉRICO

IRS 1-C

è

è

EROSIÓN

Sobre-pastoreo. Carboneo. Roturación de espacios marginales. Riego excesivo.

SALINIZACIÓN

DETERIORO DEL SUELO

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Aportaciones de la Teledetección

Efectos ■

■ ■

Pérdida de biodiversidad. Erosión del suelo. Pérdida de rendimientos agrícolas. Crisis alimentarias.

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Técnicas empleadas ■

■ ■ ■ ■ ■

Señalar áreas afectadas por el proceso. Seguir variaciones en láminas de arena. Analizar dinámica de cobertura en relación con mecanismos de degradación. Analizar dinámica de la estructura Universidad de Alcalá parcelaria. Departamento de Geografía

Imágenes empleadas

Ajuste radiométrico y geométrico para el análisis multitemporal. Variación de índices de vegetación. Componentes principales. ALME. Clasificación multitemporal. Estructura del parcelario. Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

Actividades agrícolas inadecuadas

22/01/1982 Landsat-MSS

22/10/1992 Landsat-TM Universidad de Alcalá

Departamento de Geografía

Efecto del fuego

A: vientos predominantes en la región

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Clasificación multitemporal

Lagunas C. de secano Rastrojo Pastizal Matorral Pastizal-matorral Bosque Médanos

1982

1992

Imágenes clasificadas suavizadas con filtro modal de 3 x Universidad 3 de Alcalá

Universidad de Alcalá

Otro ejemplo de cambio en el componente ALME arena Departamento de Geografía

Departamento de Geografía

Evaluación de tierras Tipos de Suelo

1. Relevamiento de suelos

Idoneidad del Suelo Evaluación de Tierras: profundidad, textura, color, salinidad, nutrientes...

Actual Potencial B

M

A

Bajo Mod Alto

Infra-explotación Sobre-explotación

Uso/Ocupación actual del Suelo Imagen de satélite

Clasificación Digital/visual

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2. Cobertura actual

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Intensidad de uso

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3. Conflictos de uso

Evapotranspiración ■ ■

■ ■

Concepto. Medida con métodos convencionales. Medida con teledetección. Objeto del trabajo: Obtención de Etr en estaciones. Interpolación espacial. è Interpolación por imágenes. è è

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ET índices disponibles ■

Basados en la temperatura:

Basados en el balance de radiación:

è

è

ET mediante teledetección ■

Métodos basados en la TS.

Métodos basados en los IV.

Thronthwaite, Samani-Hargreaves.

è

Turc, FAO

è

Stress Index. Water Deficit Index.

Basados en la transferencia turbulenta del vapor de agua: Penman. è Penman - Monteith. è

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Método Penman-Monteith

Uso de coeficientes de cultivo, Kc

Variación inter-anual

Estimación directa mm/día 12

Datos meteorológicos

Resistencia de la cubierta vegetal gramíneas

Evapotranspiración del cultivo de referencia gramíneas, ETo

Coeficientes de cultivo, Kc

Datos meteorológicos

Resistencia de la cubierta vegetal, distintos tipos vegetales

Modalidades de aplicación

Humedad del suelo

Evapotranspiración máxima, ETm

10

8

8

6

6

4

EVAPOTRANSPIRACIÓN DEL CULTIVO DE REFERENCIA, 1995

4

2

2 1M 2M 3M 1A 2A 3A 1M 2M 3M 1J Torrox

2J

El Arenosillo

3J

1J

2J

Córdoba

3J 1A 2A 3A 1S 2S 3S

1M 2M 3M 1A 2A 3A 1M 2M 3M 1J

Bobadilla

EVAPOTRANSPIRACIÓN DEL CULTIVO DE REFERENCIA, 1996

Torrox

mm/día 12

10

10

8

8

6

6

4

4

El Arenosillo

2J

3J

1J

Córdoba

2J

3J 1A 2A 3A 1S 2S 3S Bobadilla

EVAPOTRANSPIRACIÓN DEL CULTIVO DE REFERENCIA, 1997

Humedad del suelo

2

Evapotranspiración real, ET R

mm/día 12

10

mm/día 12

Evapotranspiración máxima, ET m

EVAPOTRANSPIRACIÓN DEL CULTIVO DE REFERENCIA, 1994

Evapotranspiración real, ETR

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2 1M 2M 3M 1A 2A 3A 1M 2M 3M 1J Tor rox

El Arenosillo

2J

3J

1J

Córdoba

2J

3J 1A 2A 3A 1S 2S 3S Bobadilla

2J 3J 1J 2J 3J 1A 2A 3A 1S 2S Universidad de Alcalá Córdoba Bobadilla Departamento de Geografía

1M 2M 3M 1A 2A 3A 1M 2M 3M 1J Torrox

3S

El Arenosillo

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Comparación Kriging - Satélite

Datos AVHRR

Imágenes diarias del NDVI

Radiancias de los canales 4 y 5

Compuestos NDVI/MVC

Temperaturas de Brillo

% Cubierta verde

Verdor

Split Window

DEC Corrección NDVI de emisividad

TS

Temperatura corregida

Temperatura del aire

Temperatura Superficie

WDI

TS-TA

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Errores en los métodos

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Aplicaciones de la teledetección Antes del incendio: estimación del peligro

Error cuadrático medio Períodos 23–29 marzo 1995 12–15 abril 1997 22–27 mayo 1996 4–8 junio 1996 20–25 julio 1994 2–7 agosto 1995 2–9 septiembre 1997

Método kriging 0,54 0,58 0,52 0,63 0,90 0,78 0,72

Regresión múltiple 0,31 0,18 0,20 0,24 0,59 0,29 0,19

Durante: Detección de focos activos

Después: cartografía de áreas quemadas.

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Teledetección para estimar la humedad

Estimación del riesgo ■

A corto plazo (1-4 días):

Meteorología. è Estado hídrico de la vegetación. è

A largo plazo (1-2 años): Estructura de la vegetación: Modelos de combustible. è Topografía. è Patrones climáticos. è Actividad humana. è

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Espectro-radiometría. Ø Observación controlada Ø Atmósfera. Baja resolución Ø Frecuencia temporal. espacial (NOAAØ Coste. AVHRR, SpotVegetation). Ø Mejor localización de las Alta resolución parcelas. espacial (LandsatØ Mayor consistencia TM) radiométrica. Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

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Correlaciones de Pearson Especie

Índice

AVHRR-FMC

Vegetation-FMC

r pearson nivel signif

NDVI NDII Pastizal TS NDVI/TS NDVI Jara (Cistus NDII ladanifer) TS NDVI/TS NDVI Romero NDII (Rosmarinus TS officinalis) NDVI/TS NDVI Matorral NDII TS NDVI/TS

0.754 ---0.511 0.502 0.474 ---0.722 0.717 0.529 ---0.775 0.806 0.501 ---0.671 0.678

Nº Periodos

r pearson

1.93E-18 --2.96E-07 5.25E-07 2.68E-06 --1.43E-17 4.80E-17 1.00E-07 --1.90E-18 1.93E-18 3.32E-07 --1.37E-13 4.39E-14

88

nivel signif

0.660 0.693 ----0.470 0.786 ----0.515 0.814 ----0.509 0.828 -----

Estimación del FMC

LandsatTM – FMC r pearson

nivel signif

0.010 0.889 0.006 0.892 ---0.773 --0.918 0.089 0.574 0.0001 0.801 ---0.568 --0.732 0.059 0.723 0.0001 0.526 ---0.528 --0.622 0.062 0.574 0.0002 0.756 ---0.481 --0.623 Universidad de Alcalá

0.007 0.007 0.041 0.003 0.177 0.030 0.183 0.060 0.066 0.245 0.223 0.135 0.177 0.048 0.274 0.134

24-04-1999

Departamento de Geografía

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7

Estimación con imágenes LandsatTM (24 de Julio, 1998)

Riesgo a largo plazo ■

Composición en color

Topografía. Modelos de combustible. è Accesibilidad, redes de vigilancia. è

140 120

Predicted

Considera los factores más estables de riesgo: è

Valores estimados de CH ■

100

Sirve para planificar la gestión:

80

è

60 40

è

20 0 0

20

40

60

80

100

120

03-07-1999 Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

Quemas controladas. Medidas preventivas.

140

Obs e rve d

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Ajuste para 3 past-mat.

Método de integración de variables ESTACIONES METEOROLÓGICAS

Detección de incendios Observación remota

TEMPER. H.RELAT.

INTERPOLACIÓN

Contaminación nubes / humo

P.I.

PENDIENTE ORIENTACIÓN

MTD

ALTITUD R.L.I.

ILUMINACIÓN

CLASIFICACIÒN LANDSAT-TM RED VIAL ÁREAS RECREO

(Salas, 1994)

PORCENTAJE SOMBRAS MODELOS COMBUSTIBLES AREAS DE RIESGO HUMANO

IRV IRH

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Vigilancia terrestre

Temperatura del incendio Universidad de Alcalá Departamento de Geografía

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Seguimiento diario (Buñol)

Discriminación de áreas quemadas ■

Métodos unitemporales: è è

Umbrales sobre una imagen. Umbrales sobre varias imágenes.

Métodos multitemporales: Comparación entre imágenes: resta, cociente... è Transformaciones: PCA, HSI, ALME. è Clasificación. è

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IHS para interpretación de imágenes

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Incendios discriminados (1991-94-95)

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Aplicaciones  

Resumen en Aplicaciones en Teledetección Espacial