Analysis of the Beira (Mozambique) flood using Sentinel-1 radar imagery

dc.contributor.advisorTFEÁlvarez Mozos, Jesús
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biocienciases_ES
dc.contributor.affiliationNekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.contributor.authorMulavizada, Farhad
dc.date.accessioned2025-02-21T14:21:55Z
dc.date.available2025-02-21T14:21:55Z
dc.date.issued2024
dc.date.updated2025-02-21T08:13:48Z
dc.description.abstractEl estudio realizado se centró en las inundaciones extensivas en Beira, Mozambique, utilizando imágenes SAR de Sentinel-1, con el 20 de marzo de 2019 identificado como el pico del evento de inundación tras el Ciclón Idai. Se empleó un análisis multitemporal para monitorear los cambios en los valores de retrodispersión a lo largo del tiempo, lo que permitió la detección de áreas inundadas, incluyendo cuerpos de agua, vegetación y zonas urbanas. El uso de SAR fue particularmente crucial en este caso debido a las condiciones meteorológicas desafiantes, como la intensa nubosidad y las lluvias, que hicieron ineficaces las imágenes satelitales ópticas. La capacidad del SAR para penetrar a través de las nubes y recolectar datos en cualquier condición climática o durante la noche lo convirtió en una herramienta ideal para el monitoreo de inundaciones durante el ciclón. A través de técnicas de clasificación basadas en conocimiento, el estudio delineó cuerpos de agua permanentes, vegetación inundada, manglares y áreas urbanas afectadas por las inundaciones. Los cambios temporales observados en los valores de retrodispersión proporcionaron información crítica sobre la progresión y la gravedad de la inundación. La validación con imágenes aéreas y mapas de Copernicus confirmó la precisión de las clasificaciones de inundación, destacando la utilidad de los datos SAR en la gestión de inundaciones y la planificación de la respuesta ante desastres en regiones propensas a inundaciones.es_ES
dc.description.abstractThe study conducted focused on the extensive flooding in Beira, Mozambique, using Sentinel-1 SAR imagery, with March 20, 2019, identified as the peak of the flood event following Cyclone Idai. A multitemporal analysis was employed to monitor changes in backscatter values over time, allowing for the detection of flooded areas, including water bodies, vegetation, and urban regions. The use of SAR was particularly crucial in this case due to challenging meteorological conditions, such as heavy cloud cover and rainfall, which rendered optical satellite imagery ineffective. SAR’s ability to penetrate through clouds and collect data in any weather condition or during nighttime made it an ideal tool for flood monitoring during the cyclone. Through expert object-based classification techniques, the study delineated permanent water bodies, flooded vegetation, mangroves, and urban areas impacted by the flooding. The temporal changes observed in backscatter values provided critical insights into the flood's progression and severity. Validation with aerial footage and Copernicus maps confirmed the accuracy of the flood classifications, highlighting the utility of SAR data in flood management and disaster response planning in flood-prone regions.en
dc.description.degreeMáster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeInformazio Geografikoko Sistemetako eta Teledetekzioko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://academica-e.unavarra.es/handle/2454/53530
dc.language.isoeng
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectImágenes SAR de Sentinel-1es_ES
dc.subjectCiclón Idaies_ES
dc.subjectMonitoreo de inundacioneses_ES
dc.subjectAnálisis multitemporales_ES
dc.subjectValores de retrodispersiónes_ES
dc.subjectBeiraes_ES
dc.subjectMozambiquees_ES
dc.subjectSentinel-1 SAR Imageryen
dc.subjectCyclone Idaien
dc.subjectFlood monitoringen
dc.subjectMulti-temporal analysisen
dc.subjectBackscatter valuesen
dc.subjectBeiraen
dc.subjectMozambiqueen
dc.titleAnalysis of the Beira (Mozambique) flood using Sentinel-1 radar imageryen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dspace.entity.typePublication

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