Teledetección radar como herramienta para la estimación de la humedad superficial del suelo en cuencas agrícolas

J. Álvarez-Mozos

Description

Resumen
En este artículo, se analiza la utilidad de las imágenes radar para estimar lahumedad del suelo de forma operativa en una cuenca agrícola situada en la Navarra media. Para ello se comparan valores de retrodispersión directamente obtenidos de imágenes RADARSAT- 1, captadas duante la primavera de 2003, con valores de retrodispersión estimados utilizando el modelo Integral Equation Method (IEM), a partir de mediciones de campo, tanto de humedad del suelo como de rugosidad superficial, tomadas en fechas coincidentes con las de adquisición de imágenes. Los resultados obtenidos muestran una gran dependencia del método a la adecuada caracterización de la rugosidad. La gran variabilidad espacial de la rugosidad y la sensibilidad del coeficiente de retrodispersión a esta variable dificultan la estimación de la humedad de forma operativa a escalas detalladas.
Abstract
This article studies the usefulness of radar images for soil moisture estimation over a cultivated catchment of Navarre . With this aim, RADARSAT-1 backscattering observations, acquired during spring 2003, are compared with backscattering values simulated with the Integral Equation Method (IEM) model, from surface soil moisture and roughness ground measurements. Results show a high dependence on an adequate characterization of the surface roughness. The high spatial variability of surface roughness and its strong influence in the backscattering make it difficult to operatively estimate soil moisture at detailed scales.

Sujets

• Humedad del suelo
• Rugosidad
• Radarsat-1
• IEM
• Water content
• Surface roughness

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• Publié le: 01 janvier 2005
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Extrait

Revista de Teledetección. 2005. 23: 27-42.
Teledetección radar como herramienta para la
estimación de la humedad superficial del suelo en
cuencas agrícolas
J. Álvarez-Mozos, J. Casalí y M. González-Audícana
[e-mail]
Departamento de Proyectos e Ingeniería Rural. Universidad Pública de Navarra
Campus Arrosadía s/n, 31006 Pamplona
RESUMEN ABSTRACT
En este artículo, se analiza la utilidad de las imáge- This article studies the usefulness of radar images
nes radar para estimar lahumedad del suelo de forma for soil moisture estimation over a cultivated catch-
operativa en una cuenca agrícola situada en la Navarra ment of Navarre. With this aim, RADARSAT-1
media. Para ello se comparan valores de retrodisper- backscattering observations, acquired during spring
sión directamente obtenidos de imágenes RADAR- 2003, are compared with backscattering values simu-
SAT-1, captadas duante la primavera de 2003, con lated with the Integral Equation Method (IEM)
valores de retrodispersión estimados utilizando el model, from surface soil moisture and roughness
modelo Integral Equation Method (IEM), a partir de ground measurements.
mediciones de campo, tanto de humedad del suelo Results show a high dependence on an adequate
como de rugosidad superficial, tomadas en fechas characterization of the surface roughness. The high
coincidentes con las de adquisición de imágenes. spatial variability of surface roughness and its strong
Los resultados obtenidos muestran una gran depen- influence in the backscattering make it difficult to
dencia del método a la adecuada caracterización de la operatively estimate soil moisture at detailed scales.
rugosidad. La gran variabilidad espacial de la rugosi-
dad y la sensibilidad del coeficiente de retrodisper- KEY WORDS: soil moisture, surface roughness,
sión a esta variable dificultan la estimación de la RADARSAT-1, IEM.
humedad de forma operativa a escalas detalladas.
PALABRAS CLAVE: humedad del suelo, rugosi-
dad, RADARSAT-1, IEM.
evaporación y transpiración (Chanzy, 2003; Bur-INTRODUCCIÓN
man, 2003) que dará lugar a las nubes y además
La humedad superficial del suelo (SM, soil mois- ejerce un efecto suavizador del clima similar al de
ture) es una variable que juega un papel crucial en los mares pero de menor intensidad (Famiglietti et
diversos procesos que se dan en la interfaz al., 1998; Troch et al., 2003). A escalas medias
suelo–atmósfera. Determina la distribución de la determina en gran medida procesos hidrológicos y
radiación solar incidente en flujo de calor sensible agronómicos como la generación de escorrentía
o de calor latente, así como la distribución de la pre- (Jackson, 1980; O´Loughlin, 1986; Georgakakos
cipitación en escorrentía superficial o infiltración. and Baumer, 1996; Kirkby, 2001), la evapotranspi-
También es un factor determinante en el crecimien- ración (Wetzel and Chang, 1987; Quesney et al.,
to y desarrollo de los cultivos, y de las plantas en 2000), el desarrollo de los cultivos o las necesida-
general, puesto que determina el contenido de agua des de riego (Georgakakos and Baumer, 1996;
disponible en la parte superior del suelo donde se Quesney et al., 2000; Troch et al., 2003). También
desarrollan las raíces de la mayoría de los cultivos controla procesos de erosión como la generación de
en sus estados iniciales. cabeceras de cárcavas (Montgomery and Dietrich,
A gran escala interviene en procesos meteoroló- 1988; Moore et al., 1988; Kirkby, 2001; Romkens
gicos y climáticos puesto que influye en la tasa de et al., 2001; De Santiesteban, 2003) o los desliza-
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mientos o movimientos en masa. Y a escalas peque- o la presencia de vegetación son aspectos que inter-
ñas influye en procesos biogeoquímicos como el vienen también en la retrodispersión y dificultan la
movimiento de solutos en el suelo y por ende en la estimación de SM. En condiciones de ausencia de
calidad de las aguas (Huisman et al., 2002; Fami- vegetación, la rugosidad es la característica de la
glietti et al., 1999). superficie que junto con SM mayor influencia ejer-
En el ámbito de la hidrología, el estudio de la ce en la retrodispersión.
humedad del suelo y su dinámica ha sido identifi- Las metodologías propuestas para la estimación de
cado por numerosos investigadores como uno de SM a partir de imágenes radar pueden agruparse en
los principales retos debido a su importancia en tres grupos principales. En el primero, se agrupan
0procesos clave del ciclo hidrológico y a su variabi- aquellos modelos basados en relacionar s y SM
lidad en espacio y tiempo (Rodríguez-Iturbe, 2000). mediante regresiones lineales empíricas que son
El uso y aplicación de modelos hidrológicos y el válidas para condiciones invariables de rugosidad
grado de fiabilidad de las predicciones que se reali- superficial y de parámetros de adquisición de las
cen dependen en gran medida del conocimiento imágenes (Prevot et al., 1984; Bruckler and Witono,
previo que se tenga de la humedad del suelo 1989). El segundo grupo consiste en la aplicación de
(Rowntree and Bolton, 1983; Troch et al., 1993; técnicas de detección de cambios para analizar las
Cognard et al., 1995; Yu et al., 2001). variaciones de SM, asumiendo que la rugosidad
La caracterización de la humedad superficial del superficial, textura del suelo o la cobertura vegetal
suelo es complicada debido principalmente a su cambian mucho más lentamente que la humedad del
gran variabilidad espacial (Kachanoski et al., suelo (Engman, 1991; Blyth, 1997). En los últimos
1988). Las variaciones de la humedad responden en años se han propuesto modelos de dispersión elec-
general a los gradientes de precipitación, pero hay tromagnética que simulan el proceso de retrodisper-
otros factores como el tipo de suelo, la vegetación o sión en la superficie terrestre. Para condiciones de
la topografía, especialmente la pendiente, que ausencia de vegetación, se han desarrollado tanto
determinan su distribución tanto espacial como modelos empíricos como el de Oh et al. (1992) y el
temporal (Famiglietti et al., 1998). de Dubois et al. (1995), modelos de base física como
La posibilidad de estimarla a partir de imágenes el modelo Integral Equation Method (IEM) (Fung et
captadas por satélites es atractiva puesto que permi- al., 1992; Fung, 1994), así como modelos semi-
ten adquirir información espacialmente distribuida empíricos como el propuesto por Shi et al. (1997).
y con una cierta periodicidad. En los últimos años Los primeros estudios de estimación de SM a par-
se han realizado numerosos estudios con el fin de tir de observaciones radar establecían relaciones
0intentar estimar la humedad a partir de imágenes lineales entre s y SM (Ulaby et al., 1982), siendo
ópticas (Capehart and Carlson, 1997). No obstante, la pendiente de estas relaciones lineales función de
los resultados más prometedores se han obtenido la rugosidad y la ordenada en el origen función de
empleando imágenes captadas por sensores radar la textura del suelo (Dobson et al., 1986). Debido a
(Engman, 1991). su simplicidad, estos modelos han sido muy usados
La emisión y retrodispersión de microondas por (Rombach and Mauser, 1997; Quesney et al.,
la superficie del suelo dependen en gran medida de 2000), pero su naturaleza empírica y su sensibilidad
tanto a variaciones en rugosidad como a variacionesla constante dieléctrica de éste (ε), que está directa-
en los parámetros de adquisición de las imágenes,mente relacionada con su contenido de humedad.
reducen su aplicabilidad (Moran et al., 2004).La constante dieléctrica de las partículas sólidas del
Técnicas de detección de cambios como la subs-suelo ronda alrededor de 5 mientras que la del agua
tracción o el ratio entre imágenes multitemporales ylíquida es de 80 (Topp et al., 1980). En este fenó-
otras específicas de las imágenes radar como elmeno se basan varios métodos de medición de
estudio de la decorrelación de la fase, permitenhumedad del suelo in situ, como los instrumentos
detectar cambios que se pueden atribuir a variacio-TDR (Time Domain Reflectometry) o las sondas de
nes en el contenido de humedad del suelo siemprecapacitancia.
que se pueda asumir que otras características de laLa estimación de la humedad del suelo a partir de
superficie como la rugosidad o vegetación no hayanimágenes radar no es sencilla. Hay otros factores
cambiado. Estas técnicas de detección de cambiosademás de ε que influyen en el coeficiente de retro-
0 requieren que los parámetros de la adquisición,dispersión observado por los sensores radar (s ). La
sobre todo el ángulo de incidencia (q ), sean idén-rugosidad superficial, la textura del suelo, el relieve inc
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