INVESTIGADORES
MORANDEIRA Natalia Soledad
congresos y reuniones científicas
Título:
Análisis multitemporal de imágenes SAR COSMO-SkyMed (banda X, modo HImage, polarización HH) para identificar el comportamiento espectral de ambientes de vegetación y agua en humedales de la planicie de inundación del Bajo Río Paraná
Autor/es:
NATALIA SOLEDAD MORANDEIRA; FRANCISCO GRINGS; HAYDEE KARSZENBAUM; PATRICIA KANDUS
Lugar:
Córdoba
Reunión:
Congreso; Congreso Argentino de Teledetección 2012. El medio ambiente y sus cambios: un desafío para la información espacial; 2012
Institución organizadora:
3iA-UNSAM, CONAE, IAFE UBA-CONICET
Resumen:
Los humedales de la planicie de inundación del Río Paraná están dominados por grupos morfoecológicos de plantas herbáceas que conforman un extenso mosaico de macrófitas. A partir de una serie de tiempo de 9 meses de datos del satélite COSMO-SkyMed (7 imágenes HImage, banda X, polarización HH), exploramos la capacidad de este sistema de radar para discriminar ambientes con diferentes tipos de cobertura de grupos morfoecológicos de plantas herbáceas y agua. Extrajimos muestras representativas de 9 clases de ambientes. Caracterizamos a cada clase por su coeficiente de retrodispersión medio y por su variabilidad temporal, y analizamos la separabilidad espectral de las clases con el índice ?Transformed Divergence?. Las clases Agua y Pastizal Bajo son separables de todas las demás. Las demás clases, si bien en algunos casos se confunden entre sí, presentan una firma multitemporal característica que analizamos en términos de los mecanismos de interacción predominantes entre las microondas de radar, la vegetación y el agua. Dada la confusión entre algunas clases y la alta variabilidad de la retrodispersión dentro de cada clase, la discriminación de los ambientes de humedal con imágenes COSMO-SkyMed requiere necesariamente de un análisis multitemporal y/o de la inclusión de información de otros sensores (análisis multifrecuencia y multipolarización, combinación con datos satelitales ópticos). A partir de los resultados de este análisis, nos proponemos realizar un mapa del área de estudio basado en métodos de clasificación supervisada y en reglas de decisión.
