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Estimación del índice de vegetación procedente del sensor AVHRR transportado por la serie de satélites NOAA (1981-2012) y su aplicación como un indicador de la desertificación en el Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Xu, Han; Rojas Acuña, Joel
Estima el índice de vegetación (NDVI) en el Perú usando datos imágenes del sensor AVHRR/NOAA para proponerlo como un indicador de la desertificación en el Perú. Los datos son adquiridos del portal de CLASS/NOAA, de nivel 1b, de resolución espacial de 1 km y temporal de 12 horas. Los datos originales están almacenados en números digitales binarios de 10 bits en archivos de formato LAC. Se procesaron un total de 15988 imágenes de los sensores AVHRR/2 y /3 de la serie de satélites NOAA para el área de estudio que abarca entre las latitudes de 0º a 19º S y las longitudes de 82º a 68. 5º W. Se desarrolló un algoritmo en lenguaje de programación IDL que automatiza el procesamiento de las imágenes que incluye las correcciones atmosférica y geométrica, el filtrado de nubes y redimensionado de los datos de cada imagen diaria. Al comparar con los resultados obtenidos usando el software ENVI, se obtuvieron los mismos valores de la reflectancia de los canales 1, 2 y 3a, y una mínima diferencia de valor de temperatura para los canales 3b, 4 y 5. Se discutió la consistencia de la base de datos de la serie de satélites NOAA y la eficiencia de la técnica de filtrado de nubes CLAVR. Se calculó los índices de NDVI y VCI diarios a partir de la reflectancia estimada, y los datos mensuales usando el compuesto de valores máximos para el periodo de enero de 1982 a abril de 2019 (448 meses). Se compararon los ciclos anuales del NDVI de AVHRR de distintos periodos con el de MODIS para encontrar una climatología más adecuada, con la cual se calculó la anomalía mensual de los índices. Se analizó los mapas anuales, estacionales del NDVI y de su anomalía, también de la desviación estándar y los diagramas de Hovmoller. Se obtuvo las series de los índices y sus tendencias por regiones y departamentos. Se identificó siete posibles zonas de desertificación mediante mapas de tendencias del NDVI y VCI. De acuerdo de los resultados obtenidos, el NDVI tuvo un valor inferior a 0.2 en la región costera, un rango de 0.2 a 0.5 en la sierra, se registró mayor intensidad (> 0.5) y anomalías positivas en la selva durante el periodo de 1985 a 2019. La tendencia decadal fue positiva en todas las regiones, donde, la intensidad fue mayor en la selva (+0.14 por década) y menor en la costa (+0.05 por década), mientras que, se observó regiones pequeñas de tendencias negativas del NDVI (hasta -0.2 por década) y del VCI (hasta -0.11 por década), éstas son consideradas como posibles zonas desertificadas, se propusieron dos posibles causas de la desertificación, entre ellas, cinco zonas de la región de costa (Piura, Chiclayo, Chicama, Pisco y Majes) fueron calificadas como consecuencia de la agricultura intensiva mientras que, la desertificación de Pucallpa y de Huepetuhe fue considerada como producto de la expansión urbana. El proceso de desertificación de las zonas costeras fue observado en el periodo de 1997 a 2006, donde, la mayor decrecimiento fue registrado en las zonas de Piura, Chiclayo y Chicama con tendencias de -0.29, -0.36 y -0.27 por década respectivamente, durante el periodo de 2007 a 2018, se ocurrió un proceso de recuperación registrándose tendencias positivas en dichas zonas mientras que, se observó tendencias negativas en las dos zonas de la selva alcanzando un valor de -0.25 por década en Huepetuhe.
Modelo físico de la corrección atmosférica en las imágenes de satélite
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2014) Xu, Han; Rojas Acuña, Joel
Aplica un modelo físico de corrección atmosférica a los datos imágenes del sensor AVHRR/3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) a bordo del satélite NOAA-16 (National Oceanic and Atmospheric Administration) para el área de estudio que abarca el Perú. El territorio peruano se ubica en las latitudes de 0° 02' 00“ S a 18°21'03“ S y las longitudes de 81°19'35“ W a 68°39'00“ W. Los datos imágenes AVHRR/3 – NOAA-16 utilizados son de formato LAC (Local Area Coverage) de Level 1b que contiene dos cabeceros auxiliares y las imágenes originales de los 5 canales en 10 bits. El primer cabecero consiste de 512 bytes y está en ASCII (American Standard Code for Information Interchange), el segundo cabecero consiste de 15872 bytes y está en binario. El procesamiento inicial de los datos imágenes de los canales 1 y 2 del sensor AVHRR/3 consiste en la calibración radiométrica, corrección atmosférica y corrección geométrica. Los coeficientes de calibración radiométrica se encuentran disponibles en el cabecero del archivo de datos LAC. La corrección atmosférica para los canales 1 y 2 es aplicada usando el modelo físico SMAC (Simplified Method for the Atmospheric Correction of Satellite Measurements in the Solar Spectrum). El algoritmo SMAC, originalmente en lenguaje C, ha sido obtenido y compilado en el lenguaje de programación IDL. Se ha estimado la reflectancia fuera de la atmósfera o reflectancia TOA (Top of Atmosphere,), luego la reflectancia de la superficie del suelo y finalmente se ha estimado el NDVI del área de estudio, usando la técnica de Compuesto de Valores Máximos (CVM). Se ha comparado el valor promedio del NDVI–AVHRR/3 y del NDVI–MODIS/TERRA, ambos de 32 días, obteniéndose porcentajes de errores menores que 35% y son aceptables. Los resultados de este trabajo servirán para el desarrollo del sistema de vigilancia de la sequía usando datos imágenes de satélites. Es decir, los algoritmos de calibración, corrección atmosférica y geométrica se aplicarán a toda la base de datos imágenes AVHRR-NOAA en el periodo 1981-2012.