ESTIMACIÓN DE LA HUMEDAD SUPERFICIAL DEL SUELO MEDIANTE DATOS SAR EN BANDA X
Author(s) -
Riego y Drenaje, Facultad de Agronomía de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina,
Héctor Salgado,
Stella Maris Zabala,
Catalina Romay,
Monique Bernier,
Andrés Jácome,
Karem Chokmani,
Meteorología, Servicio de Hidrografía Naval, Ministerio de Defensa, Argentina,
Institut National de la Recherche Scientifique, Université du Québec, Québec, Canada
Publication year - 2021
Publication title -
meteorologica
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.121
H-Index - 3
eISSN - 1850-468X
pISSN - 0325-187X
DOI - 10.24215/1850468xe001
Subject(s) - humanities , physics , geography , mathematics , art
El objetivo de este estudio es la estimación y el mapeo de la humedad del suelo a partir de imágenes Cosmo-Skymed (Banda X), adquiridas sobre una cuenca agrícola situada en el centro de la provincia de Buenos Aires, Argentina (Latitud: 37°S; Longitud: 60°W aproximadamente). Se emplea una aproximación empírica, mediante correlación entre el coeficiente de retrodispersión (sigma_0) y las mediciones de humedad del suelo (HS), obtenidas simultáneamente con el pasaje satelital. La humedad volumétrica superficial (0 a 10 cm) del suelo fue medida mediante el método gravimétrico en 15 parcelas agrícolas (sitios). La relación lineal entre la retrodispersión de la señal radar (sigma_0) y las mediciones de HS [HS( %) = b+a.sigma_0(dB)] presenta diversos coeficientes y ajustes (r2), dependiendo de la dirección orbital y la polarización (desde r2 = 0, 28 para datos VV Ascendente hasta r2 = 0, 69 para HH Descendente). Aplicando las ecuaciones correspondientes, las imágenes se transformaron de sigma_0 a HS( %), obteniendo los mapas de HS (para cada polarización y tipo de órbita). Se realizó una validación cruzada entre datos de HS medida vs. estimada, calculando el Error Cuadrático Medio (RMSE) y el Error Medio Cuadrático Normalizado (NMSE). Los mejores resultados se obtuvieron con las imágenes Descendentes, con 6,3% < RMSE < 6,9% y 1,6 < NMSE < 2,0 %. Se comparan los resultados con otras experiencias, y se plantean expectativas futuras.
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