Resumen artículo científico.

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE FIRMAS ESPECTRALES E ÍNDICES DE VEGETACIÓN PARA LA MONITORIZACIÓN DE EMISIONES DE CO2 EN UN ANÁLOGO NATURAL

La atmósfera la captura y almacena dióxido de carbono (CO2), por lo que algunos de los factores más importantes a determinar son los posibles riesgos sobre las personas, el medio ambiente e infraestructuras. La investigación se llevó a cabo en una zona en la que debido a la actividad volcánica residual, se pueden encontrar diversos puntos de emisión de CO2 y la adición de este gas a las plantas y a los cultivos puede producir efectos contradictorios. Dentro de esta zona se seleccionaron tres áreas donde están concentrados los puntos de emisión de CO2, además se utilizó dos imágenes de muy alta resolución espacial correspondientes a los satélites World View-2 y QuickBird; y datos como Mapas geológicos, Información de usos del suelo, Imágenes ópticas, Modelo digital del terreno, etc para integrarlos en un SIG y la posterior realización de análisis multidimensionales.

El primer paso fue convertir los niveles digitales de las imágenes de satélite a radiancia espectral. El proceso de corrección geométrica fue realizado utilizando el modelo digital del terreno del PNOA, con 5 m. de espaciado. El tamaño de pixel es de 0,50 m. y el error de georreferenciación RMS es de 1 m. La conversión a radiancia se realizó siguiendo las instrucciones técnicas (Krause, 2005, y Updike et al., 2010), la corrección topográfica se ha realizado siguiendo el modelo implementado en el software ERDAS Imagine, la conversión a reflectividad sobre la atmosfera se ha hecho igualmente siguiendo las instrucciones de Digital Globe, aplicando la fórmula para obtener la reflectividad promediada por banda sobre la atmósfera. Para finalmente convertir la reflectividad sobre la atmósfera a reflectividad sobre el terreno fue necesario eliminar los efectos y distorsiones atmosféricos, para lo que se ha aplicado Dark Object Substraction Method (Chavez et al., 1988).

La validación del pre-procesamiento se ha realizado mediante la comparación de las firmas espectrales de los 10 tipos de ocupaciones obtenidas a partir de las mediciones con el espectrorradiómetro de campo con las procedentes de los datos de satélite sobre los mismos puntos. El grado de similitud ha sido bastante alto, siendo las mayores diferencias en ocho de los diez objetivos siempre inferiores a un 10% de la reflectividad. Los dos únicos objetivos con diferencias máximas en las firmas superiores al 10% han sido la cebada y el viñedo. Estas variaciones encontradas en estos dos tipos de cultivo son probablemente debidas a no haber sido realizadas las tres tomas de forma simultánea y a las posibles variaciones en las condiciones de humedad o estado fenológico. El análisis de las firmas espectrales de los puntos de emisión de CO2 nos ha indicado una clara diferencia entre la signatura del único hervidero seco presente en la zona, la Sima, y el resto de hervideros, de carácter húmedo. Se obtuvo doce índices de vegetación a partir de la imagen WorldView-2 y ocho índices a partir de la imagen QuickBird, los índices de vegetación se han generado en tres áreas donde se puede encontrar una mayor concentración de puntos de emisión de CO2.

Se encontró evidencias de detección de puntos de emisión de CO2 en algunas de las imágenes de índices de vegetación calculados; en el único punto de emisión seca de CO2 presente en la zona, la vegetación no es capaz de crecer en su entorno, pudiéndose encontrar incluso pequeños animales muertos, algunos de los índices de vegetación analizados muestran claras evidencias de la detección de éste fenómeno arrojando valores muy bajos en este punto, en contraste con la zona circundante, que mantiene valores normales, además se observó la anomalía detectada en dos puntos de emisión húmeda en una imagen del índice de vegetación Simple Ratio obtenida a partir de la imagen QuickBird.

Además se observó la anomalía detectada en el punto de emisión seca denominado la Sima en una imagen del índice de vegetación NDVI obtenida a partir de la imagen WorldView-2; realizado un análisis visual de todas las imágenes de índice de vegetación resultantes, en cada uno de los puntos de emisión de las tres zonas seleccionadas, con el objeto de seleccionar los más interesantes atendiendo a su aparente capacidad de detección. La evaluación que se realizó sobre la capacidad de detección de este tipo de anomalías tiene cada uno de los índices de vegetación antes mencionados.

En base a los resultados obtenidos, los índices de vegetación que han mostrado un mejor comportamiento para la detección de posibles fugas de CO2 en análogos naturales han resultado ser el NDVI, SR, MSR, SAVI y EVI. Los trabajos de investigación en la línea de los índices de vegetación deberán continuar con el análisis del significado de los resultados desde un punto de vista cuantitativo. Se deberán también incorporar aquí los datos procedentes de la campaña hiperespectral aeroportada realizada por el INTA y los datos de medición de los flujos de CO2 en campo. También se introducirá la información obtenida en un SIG en el que se incorporarán nuevos condicionantes, tales como geología o tectónica de la zona, que nos ayuden a realizar un análisis multidimensional y profundo, abriendo, quizá, nuevas líneas de investigación.