Evaluación de la aplicabilidad de la teledetección radar a la estimación de la humedad superficial del suelo en cuencas agrícolas

Abstract

En esta tesis doctoral se aborda el tema de la estimación de la humedad superficial del suelo mediante teledetección radar. La humedad superficial del suelo es una variable que interviene en multitud de procesos que tienen lugar en la superficie terrestre. Su estimación a partir de sensores espaciales resultaría muy atractiva para disciplinas como la hidrología, agronomía, meteorología, etc. Los sensores de teledetección radar emiten un pulso de radiación hacia la superficie del suelo y reciben la proporción del mismo que retorna al sensor, de este modo permiten calcular el coeficiente de retrodispersión σ0 de la superficie. Este coeficiente depende de las características dieléctricas de la superficie del suelo, que, a su vez, se encuentran íntimamente relacionadas con su contenido de humedad. Sin embargo, existen otras variables que influyen en las observaciones radar, como la rugosidad superficial, lo que complica la estimación de la humedad superficial del suelo a partir de este tipo de imágenes. Se han propuesto diferentes técnicas para estimar la humedad superficial del suelo a partir de imágenes radar. Entre éstas la aplicación e inversión de modelos de retrodispersión constituye la opción más adecuada. Otras técnicas, como los modelos de regresión lineal o las técnicas de detección de cambios, requieren de condiciones homogéneas de rugosidad y ángulo de incidencia, por lo que su aplicabilidad es más reducida. Entre los diferentes modelos de retrodispersión que se han propuesto el Integral Equation Model (IEM) es el más adecuado. Existen otros que pueden resultar interesantes por su sencillez o porque incorporan una descripción más simple de la rugosidad, pero el IEM tiene una sólida base teórica y ha sido exitosamente validado en condiciones de laboratorio. En esta tesis doctoral, se evalúa la aplicabilidad de estos métodos a la estimación de la humedad superficial del suelo en una cuenca agrícola de Navarra. Para ello se cuenta con observaciones adquiridas por dos sensores espaciales, RADARSAT-1 y ENVISAT/ASAR, en sendas campañas experimentales llevadas a cabo en los años 2003 y 2004. En estas campañas experimentales se realizaron mediciones de campo de la humedad del suelo y de la rugosidad superficial. Estas mediciones se emplean para estimar los parámetros de rugosidad necesarios en los modelos de retrodispersión y para proporcionar mediciones de humedad de referencia con las que comparar las estimaciones que se realicen. La existencia de vegetación complica el estudio de la humedad mediante esta técnica. En esta tesis se corrige la influencia que ejerce una cubierta de cereal mediante el empleo de un modelo semi-empírico denominado Water Cloud Model (WCM). Este método constituye una herramienta útil y sencilla para corregir la atenuación que ejerce la vegetación. Entre los diferentes modelos de retrodispersión evaluados, el IEM es el que proporciona unos resultados más adecuados. El modelo empírico de Oh et al. (1992) no funciona correctamente en condiciones de ángulo de incidencia bajo y superficies poco rugosas. El modelo posterior de Oh (2004), en cambio, proporciona unos resultados adecuados. La fiabilidad de las estimaciones mejora cuanto mayor sea el nivel de agregación o escala a la que se estima la humedad. En este trabajo se han obtenido estimaciones a escala de cuenca con un error del 0,06 cm3cm-3, comparable al obtenido con métodos de medición de humedad en campo. Las estimaciones a escala puntual no resultan tan adecuadas debido a la influencia de la rugosidad espacial y su variabilidad espacial. La rugosidad superficial es el principal escollo de la estimación de la humedad mediante teledetección radar. Su alta variabilidad espacial, por un lado, y la sensibilidad del coeficiente de retrodispersión a sus parámetros, por otro, hacen que sea necesario caracterizarla de forma muy detallada. En este contexto, se han empleado esquemas iterativos basados en el método propuesto por Pauwels et al. (2002) que permiten estimar tanto los parámetros de rugosidad como la humedad superficial a partir de dos observaciones adquiridas en condiciones homogéneas de rugosidad. Estos esquemas se basan en el uso combinado de dos modelos de retrodispersión que forman un sistema que se resuelve de forma iterativa. Si bien el fundamento de esta metodología resulta interesante, los resultados obtenidos varían con la rugosidad, ángulo de incidencia y condiciones de humedad haciendo que tales esquemas no sean generalizables. Por otro lado, se ha tratado de estimar el parámetro de rugosidad longitud de correlación l, cuya medición en campo resulta más complicada, mediante sendas expresiones basadas en los trabajos de Davidson et al. (2003) y Baghdadi et al. (2002; 2004). Los resultados obtenidos por estos métodos resultan interesantes ya que demuestran la posibilidad de estimar el parámetro l a partir de la desviación estándar de las alturas de la superficie, parámetro considerablemente más fácil de determinar. Siendo la rugosidad superficial una variable cuyo conocimiento es vital para estimar adecuadamente la humedad del suelo a partir de teledetección radar, en esta tesis se estudia a fondo su caracterización. En el ámbito de este tema se ha diseñado un perfilómetro láser que ha demostrado ser una herramienta muy valiosa para el estudio de la rugosidad. A partir de mediciones adquiridas mediante el mismo se analiza el comportamiento de los distintos parámetros existentes para la caracterización de la rugosidad, la influencia del laboreo en tales parámetros, su variabilidad o la escala de medida que resulta adecuada para caracterizar adecuadamente la rugosidad en superficies agrícolas.

This thesis is focused into the estimation of surface soil moisture through radar remote sensing. Surface soil moisture is an important variable that exerts a strong influence on many processes on the Earth surface. Its estimation by means of remote sensors is greatly attractive to several scientific fields, such as hydrology, agronomy or meteorology.