Detección de humedales con imágenes radar de apertura sintética (SAR) aéreas y satelitales : Caso de estudio: zona central del municipio de Popayán (Cauca)

Abstract

El propósito de esta investigación es detectar humedales en la zona central del municipio de Popayán a escala semidetallada, evaluando el potencial de las imágenes satelitales SAR Sentinel-1 (SAR S1 Dual-pol) en banda C y aéreas UAVSAR en banda L (Quad-pol), analizando variables como el coeficiente de retrodispersión (Backscatter Coefficient) y descriptores polarimétricos derivados de las descomposiciones Cloude-Pottier y Freeman-Durden, así como el uso de información espacial complementaria derivada de datos ópticos y Modelo Digital de Elevaciones (DEM). Se caracterizó la intensidad de retrodispersión de las imágenes GRD Sentinel-1 (SAR S1) en el período de octubre a diciembre del año 2014 y 2015, para los humedales del área de estudio (AE1) mediante la distribución de los datos obtenidos de los centroides y estadística zonal, complementando este análisis con la formación de clúster jerárquicos. Se utilizó la técnica multivariada no paramétrica de Análisis de Componentes Principales (ACP) para explorar la correlación y representación de las variables polarimétricas VV ascendentes (VVASC) y descendentes (VVDES) en el primer plano factorial y detectar multicolinealidad en la intensidad de retrodispersión de las imágenes SAR S1 del año 2014 y 2015.

The purpose of this research is to detect wetlands in the central area of the Municipality of Popayán at a semi-detailed scale, evaluating the potential of SAR Sentinel-1 (SAR S1 dual pol) satellite images in C band and aerial UAVSAR in L band (quad pol). , analy-zing variables such as the backscatter coefficient and polarimetric descriptors derived from Cloude-Pottier and Freeman-Durden decompositions, as well as the use of complementary spatial information derived from optical data and Digital Elevation Model (DEM). The backscatter intensity of the SAR S1 images in the period from October to December of 2014 and 2015, was analyzed for the wetlands of the study area (AE1) through the distribution of the data obtained from centroids and zonal statistics, complementing this analysis with the formation of hierarchical clusters. The non-parametric multivariate technique of principal component analysis (PCA) was used to analyze the correlation and representation polarimetric variables VV ascending (VVASC) and descending (VVDES) in the first factorial plane and detect collinearity in the backscatter intensity of the SAR S1 images of 2014 and 2015.