Dinámica espaciotemporal del agua superficial en sistemas de humedales tropicales usando datos de radar Sentinel-1

Abstract

Este estudio se centra en el análisis multitemporal de la lámina de agua superficial en dos humedales: uno ubicado en un área protegida y el otro altamente antropizado por las presiones de su entorno. La metodología se basa en el uso de datos obtenidos mediante sensores de radar de apertura sintética (Synthetic Aperture Radar - SAR) de la misión Sentinel-1. El procesamiento de datos SAR se realizó principalmente en Google Earth Engine (GEE). Los resultados revelan comportamientos similares a lo largo del tiempo en ambos sistemas de humedales, con mayor variabilidad estacional y estocástica en el humedal mejor conservado. Además, se observan considerables variaciones en el tamaño de la lámina de agua superficial en momentos de mínima y máxima retrodispersión, llegando a cambiar hasta cinco veces su tamaño. En conclusión, los datos SAR proporcionan información suficiente para comprender las dinámicas de estos paisajes, siendo particularmente valiosos en la región tropical, donde la constante presencia de nubes limita el uso de sensores ópticos.

This study focuses on the multitemporal analysis of surface water in two nearby wetlands: One is situated within a protected area, while the other is in a highly anthropized zone subject to significant environmental pressures. The methodology is based on the use of data obtained through Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors from the Sentinel-1 mission. Most of the SAR data processing was conducted in Google Earth Engine (GEE). The results reveal similar behaviors over time in both wetland systems, with greater seasonal and stochastic variability in the better-conserved wetland. Additionally, significant variations in the size of the water surface were observed during periods of minimum and maximum backscatter, with changes of up to five times its size. In conclusion, SAR data provides sufficient information to understand the dynamics of these landscapes, being particularly valuable in regions like Colombia, where the constant presence of clouds limits the use of optical sensors.