Sentinel 1 para la detección y mapeo de cambios por deforestación

Sistema de Monitoreo de Bosques y Carbono para Colombia

Sentinel 1 para la detección y mapeo de cambios por deforestación

Presentado por: Cesar Augusto Valbuena Calderón

Contenido1.Introducción

2.Área de estudio

3. Imágenes Sentinel 1

4. Pre-procesamiento

5. Procesamiento

6. Metodología

6.1. Comparación a nivel de pixel

6.2 Cambio Multitemporal (Stack)

6.3 Componentes principales

7. Resultado

7.1 Comparación

8. Conclusiones y recomendaciones

1. Introducción• Misión Sentinel 1

• Especificaciones imágenes

• Alertas tempranas

https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-1

Radar longitud de onda y penetración

(Bosque en color rojo en la imagen SAR ).

Sentinel 1 (SAR) banda C

Cuantificación Nacional de

Deforestación

- Superficie de Bosque

- Superficie de Cambio en el Bosque

-Tasa de deforestación

Monitoreo de Carbono

- Stocks carbono

- Emisiones GEI

Alertas Tempranas

Identificación áreas críticas

Desde 2013 Anual

Semestral

2014

Desde 2016 Trimestral

IDEAM realiza Monitoreo de la superficie de Bosque natural basado en el uso eficiente de Imágenes de Satélite.

Costo – eficiente Semi-Automatizado

Ahorro de tiempo950 IMÁGENES LANDSAT 2014.

COMPUESTO TEMPORAL 2014

DETECCIÓN DE CAMBIOS DEFORESTACIÓN (PÉRDIDA DE BOSQUE, INDICADO EN COLOR ROJO).

Detección semestral de cambios

en la cobertura de bosque, que

se agregan en núcleos activos

de deforestación a nivel

nacional.

Imágenes satelitales se

procesan con algoritmos

automatizados para detectar

cambios en el bosque.

Núcleo 5: Norte occidente de Guaviare.(Marginal de la Selva).

Mapas Alertas

Tempranas por Deforestación

Cortesía: FCDS/US-DOI, 2015





CONCENTRACIÓN DE PUNTOS DE

DEFORESTACIÓN, SEMESTRE I - 2015

0

5000

10000

15000

20000

25000

1990-2000 2000-2005 2005-2010 2010-2012 2012-2013

Deforestación anualizada (ha)

La deforestación para el periodo2013 – 2014 fue de 6892 ha.

IDEAM

Corporación CDA

DTAM

TRABAJO CONJUNTO CON AUTORIDADES AMBIENTALES REGIONALESMonitoreo Deforestación.

Control y vigilancia Autoridad ambiental

Imágenes sobrevuelo

Enero 2016 (Cortesía

FCDS/US-DOI)

2. Área de estudio

Corazón Amazonia

Mapa alertas tempranas por deforestación – Corazón Amazonia. Elaborado a partir de imágenes ópticas

3. Imágenes Sentinel 1

Reporte preliminar:

Sentinel 1 (SAR) Diciembre 2015 a Marzo 2016.

Doble polarización VV y VH

Scansar vs Sentinel

satelite sensor id_imagen fecharesolucion

espacial tipo producto polarizacion almacenamiento fuente region proyecto pais

Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20141010T104311_20141010T104336_002766_0031C4_2E68 10/10/2014 10 GRDH vv

G:\gis_nasca\science\k&c\phase4_20

14-2018\inputs\jaxa\fy1 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia

Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20141127T104310_20141127T104335_003466_0040FA_CA87 27/11/2014 10 GRDH vv



Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SDV_20141202T231258_20141202T231323_003547_0042D5_8413 02/12/2014 10 GRDH vv + vh



Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20141226T231249_20141226T231314_003897_004ACD_EA7E 26/12/2014 10 GRDH vv



Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_RAW__0SSV_20141226T231245_20141226T231318_003897_004ACD_6902 26/12/2014 10 RAW vv



Sentinel-2 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20150114T104309_20150114T104334_004166_0050DB_879A 14/01/2015 10 GRDH vv



Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_RAW__0SSV_20150119T231244_20150119T231317_004247_0052AD_9F7C 19/01/2015 10 RAW vv



Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20150119T231248_20150119T231313_004247_0052AD_FA0C 19/01/2015 10 GRDH vv



Descarga: https://scihub.copernicus.eu/

https://scihub.esa.int/dhus/

Evaluación preliminar imágenes

Fecha 2= MarzoFecha 1= Diciembre

Estable

?

Análisis comparativo imágenes de época seca-humedad

4. Pre-procesamiento

Cadena de pre-procesamiento Sentinel 1. Desde Single look Complex (SLC) a nivel Ground range detect (GRD).

Sofware: http://step.esa.int/main/download/

Algunas etapas de pre-procesamiento son:

Ventanas para calibración radiométrica y multilook imagen Sentinel 1.

Corrección terreno

Filtros

Desventajas:

- Pérdida de información radiométrica

- Pérdida de bordes (Ej. Mean low pass filters)

Ventajas:

- Mejora la discriminación de los objetos

- Mejora los resultados de segmentaciónautomatizada.

- Mejora la textura de la imagen

Gamma-MAP

Áreas con vegetación natural producen speckle condistribución Gamma.

5. Procesamiento

• Polarización• Orientación (ascendente-descendente)

• Angulo de incidencia• Condiciones climáticas

Comparación a nivel de imágenes

6. Metodología6.1. Comparación a nivel de pixel

6.2 Cambio Multitemporal (Stack)

Composición de color (R= sentinel-1 diciembre , G= sentinel-1 enero , B= sentinel-1 marzo)

6.3 Componentes principales

- Compilado bandas (layer Stack)

- Generación componentes

- Identificación umbrales de cambios por deforestación

- Extracción rangos (modelo)

Modelo extracción de cambio .

Modelo componentes principales - Correlación

Mosaico

Cambios (rojo) con imagen óptica (izquierda) vs radar (derecha)

Polígonos cambio

Eliminar polígonos pequeños (opcional)

7. Resultado

Bosque (verde)

No bosque (blanco)

Polígonos de cambio (rojo).

Corazón Amazonia

Mapa de cambio

7.1 ComparaciónImagen componente cambio raster Sentinel 1 (radar ) corresponde letra a) cambios color oscuro.

Mapa cambio Landat / Sentinel 2 (óptica) corresponde letra b) cambios color rojo.

Caso 1:

a) b)

Caso 2:

a) b)

Caso 3:

a) b)

Caso 4:

a) b)

8. Conclusiones y recomendaciones- Se identificaron cambios en el área de Corazón de la Amazonia para la época en estudio por posible deforestación .

- Se encontraron similitudes en polígonos de cambio entre el mapa obtenido con Sentinel 1(Radar) y el mapa de cambio generado con información

de Landsat / Sentinel 2 (óptico) para el mismo periodo de tiempo en comparación.

Los mejores resultados obtenidos pueden corresponder a:

• Uso de adecuados parámetros de pre-procesamiento y metodologías.

Se recomienda:

• Uso de imágenes Sentinel 1 con multipolarizacion (VV) y (VH) para la generación de mapas de bosque y detección de cambios por deforestación.

• Análisis multitemporal de imágenes en base a estadísticas y texturas.

• Utilizar para detección de cambios componentes principales.

• Aplicar adecuados filtros a las imágenes para disminuir speckle (ruido).

• Realizar fusión de imagenes radar y óptica (Sentinel 1 y 2)

• Implementar el uso automatizado de imágenes (SAR) Sentinel-1 como apoyo a la generación de alertas tempranas por deforestación.

GRACIAS POR SU ATENCIÓNMayor información

[email protected]

Sugerencias o inquietudes:Contacto:

MSc. Cesar Augusto Valbuena CalderónMail: [email protected]

mailto:[email protected]

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