INNIVACIÓN (3h)
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INNIVACIÓN (3h) MÁSTER EN TELEDETECCIÓN Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA TD y Geología. Técnicas y exemplos Cristina Cea Departament de Geografia, UAB.
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INNIVACIÓN (3h)
MÁSTER EN
TELEDETECCIÓN Y
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
TD y Geología. Técnicas y
exemplos
Cristina Cea
Departament de Geografia, UAB.
ÍNDICE
1. Finalidad y contexto.
2. Proyectos, Centros y productos relacionados con el estudio de la nieve.
3. Plataformas y Sensores.
4. Metodología.
5. Ejercicios.
Por qué resulta importante el estudio de la innivación y el hielo?
La variabilidad espacial y temporal de la superficie innivada influye en la gestión y planificación de los recursos hídricos. Ejemplo: CHE, ACA (gestión de embalses en épocas de deshielo, inundaciones, prevención de sequía,...). Implicaciones en el turismo de invierno, etc.
http://www.lugaresdenieve.com/?q=es/noticia/estacion-nivometeorologica-boi-pierde-casi-100-
cm-de-nieve-15-dias (25/04/2018)
http://www.lavanguardia.com/edicion-impresa/20180411/442445263868/el-embalse-de-flix-abre-compuertas-para-encauzar-el-agua-de-las-lluvias-y-el-deshielo.html (11/04/2018)
Dinámica espacial de grandes masas de hielo, influencia de los cambios en el clima. Por ejemplo estudios en las zonas
polares, glaciares, ... Puede tener implicaciones en nuevas rutas de navegación abiertas por el deshielo ártico, etc.
http://www.lavanguardia.com/natural/cambio-climatico/20180318/441615512008/oceano-
artico-superficie-hielo.html (18/03/2018)
http://www.ideam.gov.co/web/ecosistemas/glaciares-colombia (IDEAM 2018)
FINALIDAD
Modelización de la distribución de especies/ecosistemas. Conocimiento de la biogeografía de organismos asociados a la presencia de nieve, entender la fenología de ciertas formaciones vegetales cubiertas de nieve gran parte del año. Tree line, marmotas,..
…Pyrenean timberlines, lowered to various extents through ancient land use, are expected to rise due to abandonment of land use and climate warming…https://www.researchgate.net/publication/233355322_Timberline_structure_and_limited_tree_recruitment_in_the_Catalan_Pyrenees
https://www.efeverde.com/noticias/poca-diversidad-genetica-de-marmotas-pirineo-
podria-amenazar-su-supervivencia/
Otros: Modelización de la emisividad parámetro necesario para la corrección radiométrica del infrarrojo térmico.
FINALIDAD
Modelización
Tradicionalmente estos estudios se realizan mediante modelización (hidrológico-estadístico) a partir de datos puntuales tomados in situ y por las estaciones nivometeorológicas.
http://www.chebro.es/contenido.visualizar.do?idContenido=2233&idMenu=2190
http://www.mapama.gob.es/ca/agua/temas/evaluacion-de-los-recursos-hidricos/Modelo%20hidrol%C3%B3gico%20Astev2%20120601_tcm34-214920.pdf
http://www.icgc.cat/Administracio-i-empresa/Serveis/Allaus/Informacio-nivologica/InfoGruixNEU
CONTEXTO
Teledetección Para llevar a cabo el estudio de la nieve y el hielo con imágenes de Teledetección es necesario separar: Determinación de la superficie innivada y/o hielo. SNOW EXTENT /SNOW COVER
Discriminación de la nieve respecto otras cubiertas.
Tradicionalmente realizado mediante plataformas y
sensores del óptico: Landsat, Terra/Aqua, NOAA, etc.
(teniendo en cuenta la escala de trabajo
Metodologia senzilla
Estudio de las propiedades físicas, térmicas, ópticas de la nieve y
el hielo. Densidad, forma de grano, tamaño del grano, contenido
de agua, espesor de la capas, SWE
SNOW WATER EQUIVALENT
Los sensores ópticos no permiten discriminar estas
características, y se usan MICROONDAS, RADAR, SAR, LIDAR,
etc.
Metodología compleja
CONTEXTO
GLOBSNOW-1/2 PROJECTS
Basado en ATSR 2 (ERS-2) and AATSR (ENVISAT) data. Proyectos
finalizados:
Productos: http://www.globsnow.info/index.php?page=Data
3 ejemplos: http://www.globsnow.info/se/archive_v2.1/2012/DFSC_ql/GlobSnow_SE_FSC_L3A_NH_20120101
_v2.1_1.jpg
http://www.globsnow.info/se/archive_v2.1/2012/MFSC_ql/GlobSnow_SE_FSC_L3B-
M_NH_201201_v2.1_1.jpg
PROYECTOS, CENTROS Y PRODUCTOS RELACIONADOS CON LA NIEVE
CRYOLAND Copernicus Service Snow and Land Ice
The GMES Service Snow and Land Ice (Feb 2011 - Jan 2015)
Basado en SPOT, ASTER, Landsat TM-ETM+, MODIS para obtener SNOW
EXTENT e imágenes SAR para SWE.
Productos: http://www.cryoland.eu/
http://neso1.cryoland.enveo.at/cryoclient/
National Snow and Ice Data Center. NSIDC
The NSIDC Distributed Active Archive Center (DAAC) procesa, archiva,
documenta, y distribuye datos históricos de la NASA e imágenes actuales de
la red de satélites Earth Observing System (EOS) y otros programas,
relacionados con la nieve y el hielo.
http://nsidc.org/
Si accedéis a http://nsidc.org/data/collections.html veréis todos los productos
que ofrecen: l’AMSR-E, AVHRR, MODIS, ICESat, etc.
PROYECTOS, CENTROS Y PRODUCTOS RELACIONADOS CON LA NIEVE
El sensor MODIS de las plataformas Terra y Aqua es un de los sensores más
usados en el estudios de innivación. Por qué?
Gratuitas
Gran diversidad de productos: Nieve, Vapor de agua, Temperatura, Nubes,
etc.
Alta resolución temporal, media resolución espectral y espacial.
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dispone de 36
canales (VIS-TH-IR). Terra se lanzó en 1999 y Aqua en 2002, el primero toma
imagen del mismo lugar de la tierra a las 10:30 a.m. y el segundo a las 1:30
p.m.
PLATAFORMAS Y SENSORES
Listado de productos MODIS:
https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table
Páginas de descarga de productos MODIS:
https://search.earthdata.nasa.gov/
Reflectancias, radiancias, etc.
https://lpdaac.usgs.gov/products/mod09gav006/#tools
Productos de nieve http://nsidc.org/
Descarga Descarrega_nsidc
Formato de las imágenes: HDF
Problemáticas de las imágenes a tener en cuenta (abrid las imágenes
importadas a MM: MOD09GA_h18v04_20170317, MOD09GA_h18v04_20170318, y
MOD10A1_2005353):
-Distorsiones: -Productos globales.
Bow-tie effect. (Distancia de la zona de estudio al nadir)
PLATAFORMAS Y SENSORES
http://mcst.gsfc.nasa.gov/forums/images-seem-distorted-edges-scans-why-and-what-can-
be-done
PLATAFORMAS Y SENSORES
La primera misión Europea de estudio de hielo en áreas polares, sobre tierra (Islandia y continente Antártico) y sobre mares y océanos.
CryoSat se enmarca en una de les series llamadas “Earth Explorers” de las misiones de “Earth observation” del programa de ciencia e investigación de la “ESA’s Living Planet Programme”.
CryoSat-1. Fue lanzado en el 2005 pero es va estrelló unos minutos más tarde.
CryoSat-2 se lanzó en Abril de 2010.
El instrumento principal es el SIRAL (Synthetic Aperture Interferometric Radar Altimeter). Resolucióm espacial: 250m. Funciona con la banda Ku (13.575 GHz) y opera en 3 modos:
Low-resolution, nadir-pointing altimeter mode
SAR mode
SAR interferometer mode http://www.esa.int/SPECIALS/Cryosat/index.html
Si queréis saber más sobre el funcionamiento de SIRAL:
http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/CryoSat/Instruments
https://earth.esa.int/web/guest/missions/esa-operational-eo-missions/cryosat/instruments/siral
PLATAFORMAS Y SENSORES
ICESat, es el punto de referencia de la misión de la NASA Earth Observing
System, diseñado para medir el espesor de las capas de hielo y estudiar los
cambios, las propiedades de las nubes y la atmosfera como atura y espesor
de las capas de nubes. También aporta información topográfica de tierra y
mar.
ICESat-1. Fue lanzado el 2003 y dejó de funcionar en agosto del
2010. ICESat-2 tenía que ser lanzado en 2017 pero está previsto
para 2018.
El instrumento principal del ICESat-1 era el GLAS (the Geoscience Laser
Altimeter System). Este láser transmitía pulsos de 40 pulsos por segundo de
luz infrarroja (1064 nm) y verde (532 nm), esto le permitía que tuviera una
huella de 70 m de diámetro en intervalos de 170m a lo largo de la pasada
del satélite.
De ICESat-2 será el ATLAS (Advanced Topographic Laser Altimeter
System). Este láser transmitirá 10000 pulsos por segundo, esto le permitirá
tener una huella de 66 m de diámetro en intervalos de 170m a lo largo de la
pasada del satélite. https://icesat.gsfc.nasa.gov/
https://icesat-2.gsfc.nasa.gov/mission
PLATAFORMAS Y SENSORES
• LIDAR aerotransportado. Ejemplo ICGC
• Área de estudio: Vall de Núria. 2 vuelos, uno con nieve el año 2009 y sin nieve
el año 2006, con el objetivo de generar un MDE.
Modelo de extrapolación de espesor de nieve, densidades y volumen de agua
en forma de nieve:
Usan el Model Stepwise regresion tree, SRT (Huang) que relaciona el
espesor de nieve y variables topográficas (pendiente, orientación, altitud,
radiación solar).
El volumen de agua se estima mediante un modelo hidrológico.
Font: Moreno, I., Ruiz, A., Marturià, J., Oller, P., Piña, J., García, C., Martínez, P. (2011): El lidar aplicat a l’estudi dels recursos hídrics en forma de neu al Pirineu oriental: Un cas pràctic, la Vall de Núria. IV Jornades Tècniques de Neu i Allaus (JorTec 4), pàg. 21-24. Vielha.
https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-glaciology/article/lidar-measurement-of-snow-depth-a-review/4419DF5C778946103080CB6187D434C0/core-reader
PLATAFORMAS Y SENSORES
Otros menos importantes:
HSAF The EUMETSAT Network of Satellite Application Facilities.
Support to operational Hydrology and Water Management.
http://hsaf.meteoam.it/snow.php
IMSNIC IMS Products. Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping
System (IMS)
http://www.natice.noaa.gov/ims/
PROYECTOS, CENTROS Y PRODUCTOS RELACIONADOS CON LA NIEVE
2- Cálculo del índice NDSI (Normalized Difference Snow Index)
Índice NDSI de la imagen 17/04/2005
IRmVerd
IRmVerdNDSI
Indispensable:
Uso de imágenes corregidas
radiométricamente
Puntos débiles:
Errores de comisión de otras cubiertas
-Masas de agua
-Píxeles aislados
Dozier J. 1989. Spectral signature of
alpine snow cover from the Landsat
Thematic Mapper. Remote Sens.
Environ.28:9-22
1- Clasificaciones supervisadas o no supervisadas
METODOLOGÍAS PARA LA DISCRIMINACIÓN DE LA SUPERFÍCIE NIVAL
Imagen del
17/04/2005
NDSI >0.4 de las
imágenes corregidas
geomètricamente
NDSI >0.4 de les
imágenes corregidas
radiometricamente
•Diferencia entre el
NDSI usando
imágenes
corregidas sólo
geométricamente y
corregidas
radiométricamente.
METODOLOGÍAS PARA LA DISCRIMINACIÓN DE LA SUPERFÍCIE NIVAL (2)
Punts débiles del índice NDSI
METODOLOGÍAS PARA LA DISCRIMINACIÓN DE LA SUPERFÍCIE NIVAL (3)
EXERCICIOS
1- Conocer el comportamiento de la nieve en el rango del espectro electromagnético.
– Generación de la firma espectral de la nieve a partir de una imagen Landsat, y comparación con la firma espectral de otras cubiertas.
– Índice de nieves.
2- Elaborar cartografía nival a partir de diferentes sensores.
– Elaboración y comparación de 4 mapas de superficie nival de los Pirineos Catalanes a partir de imágenes:
– Imágenes de reflectancias Sentinel-2
– Imágenes de reflectancias Landsat-8
– Imágenes de reflectancias TERRA-MODIS
– Producto TERRA-MODIS de nieves
Ejercicio 1.
Generación de la firma espectral de la nieve. Comparación con la firma
espectral de otras cubiertas.
• Abrir en una sesión de MiraMon la imagen Landsat-TM corregida
radiométricamente del 27/03/2009 en falso color (combinación RGB
4/5/3). Abrir en la misma sesión los mapas de comarcas y el vector de
masas de agua.
• Digitalización de un conjunto de polígonos con las siguientes
categorías:
• Cálculo de la firma espectral.
Ejercicio 1.
Generación de la firma espectral de la nieve. Comparación con la firma
espectral de otras cubiertas.
Ejercicio 1.
Resultados
Signatura espectral teórica
Font: CHUVIECO, E. (2002): Teledetección Ambiental. Barcelona. Ariel
Ejercicio 2.
Elaboración y comparación de 4 mapas de superficie nival de una zona de
los Pirineos a partir de imágenes: SENTINEL-2A, LANDSAT-8, TERRA-
MODIS • Generación del índex NDSI de la imatge TERRA-MODIS, Landsat 8 y
Sentinel.
• Selección de los valores NDSI >0.4.
• Digitalización y aplicación de una máscara perimetral para eliminar
los errores de comisión (opcional)
• Comparad, cualitativamente y cuantitativamente, los 3 mapas nivales
generados (TERRA-MODIS, SENTINEL-2A y Landsat 8) y el producto
de nieves de MODIS, para las comarcas de la Vall d’Aran y Pallars
Sobirà.
SENTINEL-2
Plataforma: Sentinel-2A
Sensor: MSI
Res. espacial: 10, 20, 60 m
Res. radiomètrica: 12 bits
Resolució espectral:
Resolució temporal: 10 dies
Swath: 290 km
B1 (433-453 nm)
B2 (458-523 nm)
B3 (542-578 nm)
B4 (650-680 nm)
B5 (698-713 nm)
B6 (733-748 nm)
B7 (773-793 nm)
8A (855-875 nm)
8 (785-900 nm)
9 (935-955 nm)
10 (1360-1390 nm)
11 (1565-1655 nm)
12 (2100-2280 nm)
TERRA-MODIS
Plataforma: TERRA
Sensor: MODIS
Nombre de bandes: 36
Res. espacial: 250m, 500m,
1000m
Res. radiomètrica: 12 bits
Resolució espectral:
Resolució temporal: diària
Swath: 2330 km
B1- 620-670 R
B2- 841-876 NIR
B3- 459-479 B
B4- 545-565 G
B5- 1230-1250 SWIR
B6- 1628-1652 SWIR (≈b5 L)
B7- 2105-2155 SWIR (≈b7 L)
...
Ejercicio 2.
LANDSAT-8
Plataforma: LANDSAT-8
(Resourcesat -1)
Sensor: OLI TIRS
Res. espacial: 60 m (56 m
nadir)
Res. radiomètrica: 12 bits
Resolució espectral:
Resolució temporal: 16 dies
Swath: 180 km
B1 (435-451 nm)
B2 (452-512 nm)
B3 (533-590 nm)
B4 (654-673 nm)
B5 (851-879 nm)
B6 (1567-1651 nm)
B7 (2109-2294 nm)
B8 (500-680 nm)
B9 (1360-1380 nm)
B10 (10600-11200 nm)
B11 (11500-12500 nm)
Bibliografía
• Dozier J, Painter T.H. 2004. Multispectral and hyperspectral remote
sensing of alpine snow properties. Annu. Rev. Earth Planet. Sci. 2004.
32:465-94.
• Dozier J. 1989. Spectral signature of alpine snow cover from the
Landsat Thematic Mapper. Remote Sens. Environ.28:9-22
• Hall D.K et al. 2005. Estimation of snow extent and snow properties.
Encyclopedia of Hydrological Sciencies. Edited by M G Anderson
• König M et al .2001. Measuring snow and glacier ice properties from
satellite.Reviw of Geophysics, 39, 1/February 2001. 1-27.
• Seidel K, Martinec J. 2004. Remote sensing of snow hydrology. Runoff
Modelling, Effect of climate change. Praxis
• Snow, hydrology and forests in High alpine Areas. 1991. IAHS
Publication No.205.
Grup de mètodes i aplicacions en Teledetecció i Sistemes d’Informació Geogràfica.
Departament de Geografia. Despatx B9-1092.
Universitat Autònoma de Barcelona.
email: [email protected]
