Mulavizada, Farhad2025-02-212025-02-212024https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/53530El 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.The 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.application/pdfengImágenes SAR de Sentinel-1Ciclón IdaiMonitoreo de inundacionesAnálisis multitemporalValores de retrodispersiónBeiraMozambiqueSentinel-1 SAR ImageryCyclone IdaiFlood monitoringMulti-temporal analysisBackscatter valuesBeiraMozambiqueinfo:eu-repo/semantics/masterThesis2025-02-21info:eu-repo/semantics/openAccess