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Monitoreo de ecosistemas dependientes de aguas subterráneas utilizando imágenes de radar de apertura sintética (SAR) en Australia - Aquifer
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Monitoreo de ecosistemas dependientes de aguas subterráneas utilizando imágenes de radar de apertura sintética

(SAR) en Australia

GDE

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Responsables de la práctica innovadora :

No se sabe

Los ecosistemas dependientes de las aguas subterráneas son entornos altamente sensibilizados que proporcionan varios servicios, desde la mitigación de eventos extremos hasta fines recreativos , y pueden verse muy afectados por actividades humanas como las extracciones de agua subterránea o la contaminación. Identificar adecuadamente los GDE y sus relaciones con los ecosistemas circundantes es fundamental monitorear los impactos ambientales para lograr una gestión integrada efectiva de los recursos hídricos.
La presente hoja informativa investigará el uso de imágenes de radar de apertura sintética (SAR) satelital Sentinel-1A en la identificación remota de GDE en dos áreas de estudio australianas (Castellazzy et al., 2019). Los autores de la técnica presentaron resultados aceptables en comparación con el Atlas australiano de GDE previamente desarrollado, una base de datos de GDE a escala continental basada en trabajos de campo y literatura. Se presentan más desarrollos en este campo con los últimos avances en métodos de adquisición de imágenes basadas en SAR con mayor resolución y menores costos de ensamblaje junto con una mayor potencia computacional. Este tipo de información ha proporcionado buenos resultados en diferentes aplicaciones, desde la silvicultura hasta la vigilancia costera, incluso en regiones propensas a la formación de nubes que, en última instancia, no permiten observar las variaciones de la superficie de la Tierra. La calibración fina de la técnica adicional puede permitir la aplicación en otras regiones y la adquisición continua de alta cobertura de imágenes SAR.

Entidad responsable

El uso del radar de apertura sintética (SAR) está hoy relativamente extendido. En el estudio de caso presentado en esta hoja informativa, la entidad que apoyó el uso de dicho método para la detección de Ecosistemas Dependientes de Aguas Subterráneas (GDE) es la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO), la agencia científica nacional de Australia fundada en 1949. Esta agencia gubernamental se divide en ocho áreas de investigación / unidades de negocio, que incluyen Tierra y Agua. Es en la unidad de negocio posterior donde se desarrolla la investigación relacionada con las aguas subterráneas.

El grupo de Gestión de Aguas Subterráneas busca estudiar y evaluar los recursos de aguas subterráneas y desarrollar tecnologías adecuadas para su propósito. Este equipo multidisciplinario ha venido desarrollando trabajos en las siguientes áreas:

  • Adaptación de las técnicas de teledetección a la solución de problemas de gestión de aguas subterráneas.
  • Análisis de datos haciendo uso de «big data» y machine learning.
  • Modelización del flujo de aguas subterráneas e integración de aspectos ambientales y sociales en soluciones de gestión de aguas subterráneas.
  • Evaluar la viabilidad de los métodos de mejora de los recursos de aguas subterráneas, como la recarga gestionada de acuíferos.

En cuanto a los GDE, CSIRO a través de la Oficina de Meteorología (Fig. 1) está construyendo una imagen completa y confiable de los recursos de agua de Australia para apoyar la política y la planificación: el Atlas GDE.

Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) (left) and Australian Bureau of Meteorology (BOM) (right) logos
Fig. 1 – Logotipos de la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO) (izquierda) y la Oficina Australiana de Meteorología (BOM) (derecha)

Recopila y gestiona datos e información sobre el agua como parte de su función y responsabilidades en materia de información sobre el agua en virtud de la Ley de Aguas de 2007. El Atlas GDE se desarrolló inicialmente con fondos de la Comisión Nacional del Agua y un apoyo significativo de las agencias de agua estatales y territoriales. El Atlas GDE es ahora mantenido por la Oficina de Meteorología y actualizado con nuevos datos de las agencias de agua del Estado y territorio (Doody et al., 2017).

GDE Atlas se construyó combinando GDE ya identificados, literatura disponible, capas geoespaciales y datos de teledetección haciendo uso de tecnologías SIG robustas (Merz, 2012). Representa el inventario más exhaustivo de GDEs que se ha realizado a escala continental (Pérez Hoyos et al., 2016). Esta aplicación en línea permite visualizar, analizar y descargar información GDE para un área de interés sin software especializado. Los datos de esta plataforma se utilizaron para validar el enfoque basado en SAR para definir los GDE.

Explicación detallada

Los ecosistemas dependientes de aguas subterráneas (GDE) son aquellos que requieren acceso a las aguas subterráneas en alguna etapa de su ciclo de vida para mantener la estructura y la función (Dabovic et al., 2019). Estos incluyen (1) ecosistemas terrestres que dependen estacionalmente de las aguas subterráneas, (2) ecosistemas acuáticos y ribereños que dependen de los flujos de base de aguas subterráneas de entrada, especialmente en las estaciones secas, (3) ecosistemas de cuevas, (4) humedales dependientes de las aguas subterráneas y (5) ecosistemas marinos y cercanos a la costa que dependen de la descarga de aguas subterráneas (Murray et al., 2003; Eamus y Froend, 2006).

Los GDE proporcionan muchos valores ecológicos y socioeconómicos: biodiversidad, mitigación de inundaciones, prevención de la erosión, pesca, silvicultura, agricultura, recreación y turismo.

Location of Sites and footprints of the 90 Sentinel-1 scenes composed of three spatial subsets
Fig. 2 – Localización de Sitios y footprints de las 90 escenas de Sentinel-1 compuestas por subconjuntos espaciales three (SUB) (adaptado de Castellazzi et al., 2019)

El mantenimiento exitoso solo se puede lograr mediante la comprensión de la distribución de los GDE mientras se evalúan los requisitos de agua dentro de los planes de gestión (Doody, et al., 2017). En muchas partes de Australia, existe una creciente presión sobre los recursos de agua subterránea debido a actividades como la agricultura, la minería, los desarrollos urbanos y comerciales. Los GDE pueden degradarse por la modificación de los regímenes de flujo y la salinización o contaminación de las aguas subterráneas como resultado de estas actividades (Kuginis et al., 2016). La detección GDE puede ser un proceso desafiante y largo aun que los métodos de detección remota pueden acelerarlo significativamente.
El radar de apertura sintética es una fuente de información de sensores espaciales de alta resolución que permite la observación de la Tierra en diferentes condiciones climáticas (Moreira, 2007). Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde el monitoreo ambiental hasta los usos de seguridad y reconocimiento.

La antena activa SAR envía una onda EM a la Tierra y la respuesta medida es la fuerza de la señal que rebota en el satélite a lo largo del mismo plano angular. Esto produce una o dos imágenes «polarizadas similares»: bandas horizontal-horizontal (HH) y/o vertical-vertical (VV). Algunos sensores también pueden registrar la señal devuelta a lo largo de un plano angular perpendicular, produciendo imágenes «polarizadas cruzadamente»: bandas horizontal-vertical (HV) o vertical-horizontal (VH). Los sistemas SAR de adquisición global y automática como Sentinel-1, utilizados en el estudio presentado, son de doble polarización, adquiriendo simultáneamente bandas VV y VH (Castellazzy et al. 2019).

InSAR se forma por señales de radar interferentes de dos antenas separadas espacial o temporalmente. Un interferograma se crea mediante el coregistering (registrado simultaneo) de dos imágenes SAR y el cálculo de la diferencia entre sus valores de fase correspondientes sobre una base de píxel por píxel. El cambio en el interferograma es causado por cinco efectos: (1) diferencias en las órbitas del satélite cuando se adquirieron las dos imágenes SAR, (2) topografía del paisaje, (3) deformación del suelo, (4) retrasos en la propagación atmosférica y (5) ruidos sistemáticos y ambientales (Lu et al., 2007).
Castellazzi et al. (2019) propusieron un índice an derivado de los datos de observación SAR (SARGDE) para capturar la dependencia de la vegetación de las aguas subterráneas durante los períodos secos. Este análisis se basa en la condición de que debido a la capacidad de los GDE para complementar las necesidades naturales de agua utilizando agua subterránea en períodos de déficit de agua, se espera que la vegetación tenga un dosel permanente durante períodos de tiempo más largos en comparación con la vegetación no asociada a GDE. Esto da lugar a la suposición de que se espera que las proporciones de los mecanismos de dispersión volumétricos, del suelo y de doble rebote sean relativamente estables en el tiempo (Fig. 3).

Simplified SAR signal scattering mechanisms in vegetation (a) 1, canopy-only direct scattering;
Fig. 3 – Mecanismos simplificados de dispersión de señales SAR en vegetación (a) 1, dispersión directa solo en dosel; 2, dispersión suelo-tronco o tronco-suelo de doble rebote; y 3, dispersión solo en suelo, (b) dispersión volumétrica (adaptado de Castellazzi et al., 2019)

Se utilizaron noventa imágenes interferométricas de ancho Sentinel-1A, adquiridas en 2017. Cada imagen se compone de 30 adquisiciones SAR consecutivas: una imagen cada doce días para cada uno de los tres subconjuntos de datos en las dos áreas de estudio (Fig. 2).

Toda la información extraída de las imágenes SAR se estructura en pilas, donde cada píxel de cada adquisición SAR se proyecta a la misma huella terrestre, formando una matriz de datos 3D [Espacio] x [Espacio] x [Tiempo], conocida como cubo de datos. Las imágenes se procesaron utilizando el software SARSCAPE. Las matrices de coherencia, derivadas de la comparación de la fase de dos bandas polarizadas de dos adquisiciones posteriores, se calculan utilizando una cuadrícula de matriz regular con una resolución de aproximadamente 30 m. Todos los cubos de datos se analizaron para generar esas matrices de coherencia y posteriormente se normalizaron (valor medio = 10, st. dev. = 1), facilitando la interpretación mediante la distribución de valores sobre un dominio en el que la estadística ofrece la misma ponderación que un índice final.

Para ayudar a explorar posibles patrones espaciales y temporales variables en cubos de datos, se utilizó una técnica de aprendizaje automático para reducir las series temporales en un mapa 2D: mapeo topográfico generativo (GTM) que considera conjuntos de datos estructurados no lineales. Los resultados generados se comparan con el Atlas australiano de GDE para comparar la coherencia de las áreas marcadas con GDE (Fig. 4). Esto permitió a los autores comprender que en las llanuras aluviales (alta posibilidad de ocurrencia de GDE) los patrones estacionales son menos pronunciados que en las áreas circundantes, como se infiere principalmente, lo que indica la persistencia de la vegetación durante todo el año. Es posible relacionar los GDE con baja coherencia InSAR con cambios estacionales limitados en este parámetro (vegetación densa estable con aumento asociado de la dispersión debido al movimiento de ramas y hojas).
El índice SARGDE para la detección de GDE se define mediante el uso de las estadísticas de conjuntos de datos normalizados que incluyen la media anual y la desviación estándar de la coherencia inSAR (σcc’ μcc) y la media anual del cubo de datos de intensidad de VH (σvh). Se expresa con la siguiente ecuación:

Simplified SAR signal scattering mechanisms in vegetation (a) 1, canopy-only direct scattering;

En este caso, la intensidad de VH se refiere a bandas verticales-horizontales generadas a partir de imágenes «polarizadas cruzadas» a partir de retornos de señales a lo largo de planos perpendiculares. SARGDEv1 es ~ 90% similar al Atlas GDE en una comparación píxel por píxel (Fig. 5)

Low InSAR coherence in floodplains
Fig. 4 – Baja coherencia InSAR en llanuras aluviales (los contornos negros son GDE identificados en el atlas GDE, la diferencia en colour significa la diferencia entre series temporales de coherencia) (adaptado de Castellazzi et al., 2019)
Comparison between GDE Atlas and generated index map

Fig. 5 – Comparación entre GDE Atlas y mapa índice generado (adaptado de Castellazzi et al., 2019)

Entorno institucional

La gestión del agua es un tema fundamental en Australia. Si bien desde finales del siglo XIX se tomaron medidas legislativas para proteger los arroyos por las autoridades del agua, solo en la década de 1980 las acciones de gestión del agua comenzaron a considerar otras distintas masas de agua y comenzaron a tener en cuenta los procedimientos de asignación de agua junto con los objetivos ambientales (y sociales), sentando las bases para una economía del agua. En la década de 1990, el aumento del costo del agua, el aumento de la demanda y el surgimiento de problemas ambientales empujan a las instituciones públicas a adoptar métodos alternativos de gestión y moderar los conflictos entre las partes interesadas (Tisdell et al., 2002).

Doody et al. (2017) señalaron que desde que comenzó la reforma del agua en 1994, que el medio ambiente ha sido reconocido como un usuario legítimo del agua. Se dio prioridad a los usos ambientales del agua y, en el caso de los GDE, las asignaciones de agua debían definirse claramente para mantener los ecosistemas ribereños, terrestres, de humedales, marinos y subterráneos que dependen de las aguas subterráneas. La identificación y el mapeo de los GDE se han señalado como una inversión crítica para lograr los objetivos de la reforma del agua.

La adquisición de información sobre el agua es primordial para una planificación sostenible del agua, el comercio del agua y, en particular, la gestión ambiental (Doolan et al., 2016).

Entorno geográfico

Australia muestra un clima de alta variabilidad con clara evidencia de sequías recurrentes seguidas de eventos de inundaciones extremas. Las precipitaciones altamente irregulares y la alta evapotranspiración crean un mayor desafío en la gestión de los recursos hídricos, particularmente para las aguas superficiales. La autoridad de la cuenca Murray-Darling representó el agua subterránea alrededor del 30% del agua utilizada en el continente y fue en muchas áreas la única fuente de agua confiable (Dabovic et al., 2019).

La construcción del Atlas GDE concluyó que el 34% del paisaje de Australia contiene potencialmente GDE, de los cuales el 5% se clasifica con un alto potencial de GDE (Doody et al., 2017). El uso de SAR para la detección de GDE se probó en dos sitios de estudio contrastantes en Australia, uno en Victoria y Australia del Sur y otro en el Territorio del Norte (Fig. 2). El sitio 1 (área del Monte Gambier) corresponde a un sistema acuífero kárstico y el sitio 2 (área de Wildman-Kakadu) corresponde a una llanura de inundación costera monzónica a pastizales semiáridos interiores (Castellazzi et al., 2019)

Reseña histórica

El primer sistema SAR espacial se lanzó en 1978 y se ha utilizado en una amplia gama de aplicaciones (Moreira, 2007). La adquisición global de satélites SAR abrió la puerta a posibles aplicaciones en el monitoreo de GDE. La adquisición automatizada y global de SAR comenzó en 2014 con el lanzamiento del satélite Sentinel-1A, seguido de su satélite gemelo síncrono Sentinel-1B en 2016 (Castellazzy et al., 2019).

En cuanto a las GDE, en 1994 el Consejo de Gobiernos de Australia (COAG) aprobó reformas para avanzar hacia una industria del agua sostenible que incluyera asignaciones para el medio ambiente y una mayor responsabilidad ambiental de los desarrollos de los recursos hídricos. En 1996 se firmaron los Principios Nacionales para el Suministro de Agua para los Ecosistemas a fin de proporcionar una base para considerar los Requisitos Ecológicos de Agua (EWR) como parte de las decisiones de asignación de agua por parte de los administradores de recursos hídricos. El EWR debe basarse en la mejor información científica disponible. Para los GDE, el agua subterránea se considera en términos de flujo, nivel, presión y calidad requerida por un ecosistema, y debe estudiarse a través de la investigación científica estratégica. El EWR contribuye con la evaluación socioeconómica y las demandas de consumo de agua, al desarrollo de Provisiones Ecológicas de Agua (EWP) dentro de los planes de gestión del agua. Los EWP son una herramienta de gestión utilizada para lograr objetivos ecológicos a menudo expresados en términos de un objetivo para mantener, restaurar o rehabilitar (Richarson, et al., 2011).

Evidencia de beneficios de la implementación

La identificación de GDE a menudo requiere información específica del sitio sobre varios indicadores, como información de plantas sobre el uso del agua y la profundidad del agua subterránea, que a escala regional no es práctica y tiene un costo prohibitivo (Kuginis et al., 2016). Los inventarios de GDE basados en el campo no son convenientes para mapas estatales, regionales, nacionales o globales, requieren mucha mano de obra y representan un punto en el tiempo. La teledetección mejora en gran medida la adquisición de datos y es una técnica rentable (Pérez Hoyos et al., 2016).

Refiriéndose específicamente a SAR, si se compara con las imágenes de plataformas multiespectrales, disponibles desde principios de la década de 1970, SAR ofrece la ventaja de la capacidad global de detección diurna y nocturna y la insensibilidad a la cobertura de nubes, lo que hace que los datos SAR sean particularmente adecuados para monitorear los cambios en la superficie de la Tierra (Castellazzy et al., 2019). La técnica presentada, el índice SARGDE, ofrece una monitorización anual mejorada, con alta resolución, e incluso bajo zonas nubladas. También es relativamente independiente del usuario, ya que solo requiere el procesamiento SAR de rutina.

Estos métodos, junto con las herramientas ya existentes (GDE Atlas) garantizan que se disponga de datos coherentes que sirvan de base para tomar decisiones mejor fundamentadas.

Potencial de replicación en la región SUDOE

La identificación de GDE es particularmente relevante en las regiones del sur de Europa, propensas a fenómenos de escasez y en las que estos ecosistemas pueden desempeñar un papel importante en la mitigación de eventos extremos. La protección de GDE terrestre se aplica mediante la Directiva Marco del Agua (DMA) de la Unión Europea y los estados miembros están obligados a prevenir daños y perjuicios (Rohde et al., 2017). Las redes de vigilancia de las masas de agua superficial y subterránea desempeñan un papel importante y la identificación de los ecosistemas puede beneficiarse significativamente de la información obtenida en el espacio.

Con respecto a las posibles implementaciones de SARGDE fuera de los territorios en los que se probó, los autores señalan que se necesita alguna investigación adicional para adaptarlo a la vegetación no australiana. El índice carecía de pruebas para la capacidad de monitorear temporalmente los GDE afectados por el bombeo de agua subterránea y para ser comparado con los datos adquiridos por las redes de monitoreo in situ (Castellazzi, et al, 2019).

Proyectos europeos como SAR2CUBE están estudiando la definición de prototipos para integrar los datos SAR en las cadenas de procesamiento diarias y reducir la barrera de entrada de los productos derivados de InSAR al proporcionar datos listos para el análisis (ARD) específicamente definidos para lograr eficiencia y flexibilidad. Esto puede aumentar significativamente la base de usuarios y dentro de la gama de aplicaciones SAR en los territorios europeos.

Perspectivas de futuro

Moreira (2007) informó que, en el momento de la publicación, el aumento de la demanda de esta tecnología llevó a varias naciones a proyectar y lanzar más de 20 sistemas SAR espaciales. Otros autores también señalaron (Lu et al., 2007) que las aplicaciones prometedoras de InSAR pueden conducir a avances científicos. Estos avances se basan en imágenes SAR de longitud de onda más larga, sensores SAR totalmente polarizados para una mejor caracterización de la vegetación y las características del suelo, o la disminución de los retrasos atmosféricos InSAR que aumentan la precisión de la tecnología. También se observa que los avances en la minería de datos, con técnicas multitemporales y multidimensionales, pueden permitir, por ejemplo, el mapeo de deformaciones de la superficie del suelo variantes del tiempo (naturales o causadas por acciones humanas) al mejorar las mediciones de deformación.

La innovación en los procedimientos de monitoreo, a la que los científicos se refieren como un paso adelante necesario (Carvalho et al., 2019), puede implicar la integración de tecnologías como InSAR en el monitoreo en tiempo real con una mayor cobertura espacial con menores costos. A modo de ejemplo, el uso de datos satelitales para la vigilancia del estado de las masas de agua en el marco de la DMA de la UE ha fomentado varios proyectos basados en el programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea, que buscan ayudar a la toma de decisiones apoyada por el aprendizaje automático casi en tiempo real en la gestión de los recursos hídricos.

Los avances en la tecnología pueden ayudar en su aplicación. Se espera que el desarrollo de una versión miniaturizada de los satélites SAR, tanto por iniciativas privadas como públicas, disminuya el costo de la tecnología y abra el camino a las constelaciones de satélites SAR que pueden aumentar la cobertura global.

Puntos clave del método innovador

  • Las imágenes SAR pueden proporcionar un menor costo y consumir menos tiempo en comparación con los inventarios de GDE basados en el campo.
  • El índice desarrollado generó buenos resultados en comparación con el mapeo GDE existente con ~ 90% de similitudes.
  • La técnica es bastante simple pero requiere el uso de software comercial para la manipulación de imágenes.
  • Como está relacionado con la banda, las pruebas siguen siendo necesarias para que el índice se aplique en otras regiones, con un tipo diferente de vegetación.
  • Se esperan nuevos avances con el desarrollo de sistemas SAR más rentables con mayor resolución y capacidades de adquisición.

Agradecimientos

Esta práctica innovadora se derivó de la sugerencia inicial de Teresa Melo de Civil Engineering Research and Innovation for Sustainability (CERIS) – Instituto Superior Técnico (IST) – Lisboa, y luego se ajustó como resultado de las discusiones de PPA y LNEC.

Referencias

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REFERENCIAS EN INTERNET:

Australian Groundwater Dependent Ecosystems Atlas Info Sheet (http://www.bom.gov.au/water/about/publications/document/BOM_GDE_Atlas_info_sheet_WEB.pdf) 

SARSCAPE software description (https://www.sarmap.ch/index.php/software/sarscape/) 

SAR2CUBE project webpage (https://eo4society.esa.int/projects/sar2cube/)

Other sources:

https://spacenews.com/spacety-releases-first-sar-images/ 

Participating entities:

Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) (https://www.csiro.au/)

Australian Bureau of Meteorology (http://www.bom.gov.au/) 

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