Monitorización de nieve en el Pirineo mediante imágenes Sentinel-1

Abstract

El cambio climático está afectando a la extensión de la capa de nieve, su espesor y su distribución en todo el mundo. Ante ello, la teledetección radar es una herramienta interesante para estudiar la nieve en zonas inaccesibles y es independiente de la iluminación solar y la nubosidad. Este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo implementar una metodología para la identificación de la extensión de la cobertura de nieve húmeda en una zona de alta montaña en el Pirineo a partir de observaciones con imágenes Sentinel-1, evaluando las condiciones idóneas para su aplicación. Para ello, se define un caso espacio-temporal según la disponibilidad de imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 en un sector del Pirineo cubriendo tanto condiciones de invierno como de primavera. Se implementa el método de Nagler para identificar nieve húmeda basado en el ratio multitemporal de observaciones de polarización doble, comparando los resultados obtenidos en pasadas ascendentes y descendentes. Luego, se crea una capa de referencia para la validación de resultados mediante fotointerpretación de imágenes Sentinel-2 y se utiliza también el producto Snow and Ice de Copernicus como referencia. Se obtuvieron matrices de confusión para calcular métricas de rendimiento enfocadas principalmente en los errores de comisión. Los resultados obtenidos muestran una buena coincidencia con la capa de referencia y el producto de Copernicus. Se observa un mejor resultado cuando se utilizan las imágenes de primavera y en pasada ascendente en comparación con las de invierno en pasada descendente. Lo que permite concluir que la metodología aplicada es adecuada para identificar la extensión de nieve húmeda en el caso de estudio abordado.

Climate change is affecting snow cover extent, thickness and distribution around the world. In this regard, radar remote sensing is an interesting tool to study snow in inaccessible areas and is independent of solar illumination and cloud cover. This Master Thesis aims to implement a methodology for the identification of snow cover extent in a high mountain region in the Pyrenees from observations with Sentinel-1 images, evaluating the ideal conditions for its application. For this purpose, a spatio-temporal case is defined according to the availability of Sentinel-1 and Sentinel-2 images in a sector of the Pyrenees covering both winter and spring conditions. The Nagler method is implemented to identify wet snow based on the multitemporal ratio of dual polarization observations, comparing the results obtained in ascending and descending passes. Then, a reference layer is created for validation of results by photointerpretation of Sentinel-2 images and the Copernicus Snow and Ice product is also used as a reference. Confusion matrices were obtained to calculate performance metrics focusing mainly on commission errors. The results obtained show strong agreement with the reference layer and the Copernicus product. A better result is observed when using the spring images and in ascending pass compared to the winter images in descending pass. This leads to the conclusion that the applied methodology is adequate to identify the extent of wet snow in the case study.