Hernandez cardenaspaolaandrea2017

DETERMINACIÓN DE UN MODELO DIGITAL DE ELEVACIÓN A
PARTIR DE IMÁGENES DE RADAR SENTINEL-1 USANDO
INTERFEROMETRÍA SAR
CAMILO ANDRÉS GUERRERO RÍOS
PAOLA ANDREA HERNÁNDEZ CÁRDENAS
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Ingeniería
Proyecto Curricular de Ingeniería Catastral y Geodesia
Bogotá, Mayo de 2017

DETERMINACIÓN DE UN MODELO DIGITAL DE ELEVACIÓN A PARTIR DE
IMÁGENES DE RADAR SENTINEL-1 USANDO INTERFEROMETRÍA SAR
TRABAJO DE GRADO EN MODALIDAD DE MONOGRAFÍA PARA OPTAR AL
TÍTULO DE INGENIERO CATASTRAL Y GEODESTA
CAMILO ANDRÉS GUERRERO RÍOS
20081025038
PAOLA ANDREA HERNÁNDEZ CÁRDENAS
20081025047
CARLOS GERMÁN RAMIREZ
Director
Facultad de Ingeniería
Proyecto Curricular de Ingeniería Catastral y Geodesia
Bogotá, Mayo de 2017

Nota de Aceptación
Director de la Tesis
Jurado
Bogotá, D.C, Mayo de 2017

Determinación de un Modelo Digital de Elevación a partir de imágenes
de radar SENTINEL-1 usando interferometría SAR
4
AGRADECIMIENTOS
Los autores expresan sus agradecimientos a:
Carlos Germán Ramírez, Ingeniero Geógrafo, docente del proyecto curricular de Ingeniería
Catastral y Geodesia de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, director del
proyecto, por su apoyo, colaboración, continua orientación y contribución académica, para
la realización de este proyecto.
José Luis Herrera Escorcia, Ingeniero Catastral y Geodesta, docente del proyecto curricular
de Ingeniería Catastral y Geodesia de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas,
asesor del proyecto, por sus aportes académicos y completa orientación desde el inicio del
proyecto.
Luz Ángela Rocha Salamanca, Ingeniera Catastral y Geodesta, docente del proyecto
curricular de Ingeniería Catastral y Geodesia de la Universidad Distrital Francisco José de
Caldas, evaluador del proyecto, por sus valiosos aportes académicos y sugerencias para la
realización de este proyecto.

5
CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN .......................................................................................... 14
2. ANTEPROYECTO ......................................................................................... 15
2.1. Formulación del Problema...................................................................................15
2.2. Justificación .........................................................................................................15
2.3.1. Objetivo General:.........................................................................................16
2.3.2. Objetivos Específicos:..................................................................................16
3. MARCO TEÓRICO ........................................................................................ 18
3.1. Teledetección.......................................................................................................18
3.2 Sistemas de radar .................................................................................................18
3.2.1 Principios básicos del radar..........................................................................19
3.2.2 Tipos de radar...............................................................................................20
3.3 Radar de apertura sintética SAR ..........................................................................21
3.3.1 Historia de los sistemas SAR.......................................................................22
3.3.2 Principios básicos de los sistemas SAR.......................................................22
3.3.3 Ecuación de radar.........................................................................................25
3.3.4 Características orbitales de los sistemas SAR..............................................26
3.3.5 Formación de las imágenes de radar SAR ...................................................27
3.3.6 Procesamiento para la formación de una imagen de radar SAR..................29
3.3.6.1 Procesos realizados a bordo de la plataforma satelital.............................30
3.3.6.2 Procesos realizados por el usuario ...........................................................32
3.3.7 Modos de adquisición ..................................................................................33
3.3.8 Geometría de la adquisición SAR................................................................34
3.3.9 Distorsiones geométricas y geográficas.......................................................36
3.3.9.1 Geolocalización........................................................................................36
3.3.9.2 Geocodificación .......................................................................................36
3.3.9.3 Calibración radiométrica..........................................................................37
3.3.9.4 Normalización radiométrica.....................................................................38
3.3.9.5 Distorsiones inducidas por el terreno.......................................................38
3.3.10 Resoluciones de las imágenes SAR .............................................................39
3.4 Interferometría SAR (InSAR)..............................................................................42
3.4.1 Procesamiento para la generación de un interferograma .............................43
3.4.1.1 Estimación línea base...............................................................................43

6
3.4.1.2 Coherencia estimada ................................................................................44
3.4.1.3 Formación del interferograma..................................................................44
3.4.1.4 Aplanamiento del interferograma ............................................................48
3.4.1.5 Coherencia corregida ...............................................................................49
3.4.1.6 Desenvolvimiento de la fase interferométrica..........................................50
3.4.2 Aplicaciones de InSAR................................................................................52
3.4.2.1 Generación modelo digital de elevación DEM ........................................52
3.4.2.2 Conversión de fase a desplazamiento ......................................................52
3.5 Modelo digital de elevación DEM.......................................................................53
3.5.1 Definición de un DEM.................................................................................53
3.5.2 Representación de datos de un DEM ...........................................................53
3.5.3 Tipos de estructuras de un DEM..................................................................54
3.6 Programa, sistema, sensor....................................................................................55
3.6.1 Programa Copérnico ....................................................................................55
3.6.2 Sistema Sentinel 1........................................................................................56
3.6.2.1 Especificaciones del sistema SENTINEL 1.............................................57
3.6.2.2 Descripción de la plataforma satelital......................................................57
3.6.2.3 Orbita .......................................................................................................58
3.6.2.4 Mediciones geofísicas sistema Sentinel 1................................................59
3.6.2.5 Especificaciones del instrumento a bordo del Sentinel 1.........................59
3.6.3 Segmento terrestre........................................................................................59
3.6.3.1 Segmento básico terrestre (CGS).............................................................60
3.6.3.2 Segmento terrestre colaborativo...............................................................63
3.6.3.3 Segmento básico terrestre para la misión aportante del programa
Copérnico.................................................................................................................65
3.6.4 Modos de adquisición del sistema Sentinel 1 ..............................................65
3.6.4.1 Stripmap (SM) .........................................................................................66
3.6.4.2 Interferometric wide swath (IW)..............................................................67
3.6.4.3 Extra wide swath (EW)............................................................................70
3.6.4.4 Wabe Mode (WV)....................................................................................71
3.6.5 Formatos de imágenes y niveles de procesamiento .....................................73
3.6.5.1 Nivel 0......................................................................................................73

7
3.6.5.2 Nivel 1......................................................................................................73
3.6.5.3 Nivel 2......................................................................................................74
3.6.6 Resoluciones de los productos Sentinel 1....................................................75
3.6.6.1 Nivel 1 Single Look Complex (SLC) ......................................................75
3.6.6.2 Nivel 1 Ground Range Detected (GRD)..................................................76
3.6.6.3 Nivel 2 Ocean...........................................................................................77
3.6.7 Nomenclatura de los productos Sentinel 1...................................................77
3.6.8 Formatos archivos Sentinel..........................................................................78
3.6.9 Aplicaciones de los productos Sentinel 1.....................................................79
4 METODOLOGÍA ........................................................................................... 80
4.1 Materiales.............................................................................................................81
4.1.1 Imágenes ......................................................................................................81
4.1.2 DEM SRTM.................................................................................................82
4.1.3 Datos RINEX...............................................................................................82
4.1.4 Software.......................................................................................................83
4.1.4.1 Sentinel-1 Toolbox (S1TBX)...................................................................83
4.1.4.2 Cygwin64.................................................................................................84
4.1.4.3 SNAPHU..................................................................................................85
4.1.5 Hardware......................................................................................................85
4.2 Zona de estudio....................................................................................................85
4.3 Métodos................................................................................................................86
4.3.1 Corregistro de imágenes...............................................................................86
4.3.2 Formación del interferograma......................................................................88
4.3.3 Deburst.........................................................................................................90
4.3.4 Filtro Goldstein ............................................................................................91
4.3.5 Desenvolvimiento de fase (Phase Unwrapping) ..........................................92
4.3.6 Formación del DEM.....................................................................................93
4.3.7 Georreferenciación del DEM y correcciones geométricas...........................93
5 RESULTADOS Y ANÁLISIS.......................................................................... 94
5.1 Modelo obtenido..................................................................................................94
5.2 Comparación de los DEM (Sentinel vs SRTM)...................................................95
5.2.1 Comparación visual del área........................................................................95

8
5.2.2 Comparación de perfiles ............................................................................102
5.3 Comparación con las estaciones de la red Magna ECO.....................................106
5.4 Análisis estadístico a partir de puntos aleatorios ...............................................107
5.4.1 Análisis para el área total del DEM ...........................................................108
5.4.2 Análisis para el área urbana de Bogotá......................................................112
6 CONCLUSIONES ........................................................................................ 115
7 ANEXOS..................................................................................................... 117
8 REFERENCIAS ........................................................................................... 120
Índice de Tablas.
Tabla 1: [SAR vs otros instrumentos de observación terrestre].Información obtenida de
(SARMAP, 2009). ...............................................................................................................19
Tabla 2: [Características de las bandas]. Información obtenida de (SARMAP, 2009).......23
Tabla 3: [Tipos de estructuras según la representación de los datos]. Elaboración propia a
partir de información obtenida de (Felicísimo, 1994)..........................................................54
Tabla 4: [Especificaciones sistema Sentinel 1]. Elaboración propia a partir de información
obtenida de (Attema, y otros, 2007).....................................................................................57
Tabla 5: [Centros PDG´s]. Elaboración propia a partir de información obtenida de
(European Space Agency, 2013)..........................................................................................62
Tabla 6: [Funciones del Segmento para las operaciones de vuelo]. Elaboración propia a
partir de información obtenida de (European Space Agency, 2013) ...................................63
Tabla 7: [Servicios del Segmento terrestre colaborativo]. Elaboración propia a partir de
información obtenida de (European Space Agency, 2013)..................................................64
Tabla 8: [Modos de adquisición SENTINEL 1]. Información obtenida de (European Space
Agency, 2013)......................................................................................................................65
Tabla 9: [Características modo de adquisición Stripmap SM]. Información obtenida de
Tabla 10: [Ángulos de haces para el modo de adquisición Stripmap SM]. Información
obtenida de (European Space Agency, 2013) ......................................................................67
Tabla 11: [Características modo de adquisición Interferometric wide swath IW].
Información obtenida de (European Space Agency, 2013) .................................................69
Tabla 12: [Ángulos de haces para el modo de adquisición Interferometric wide swath IW].
Tabla 13: [Características modo de adquisición Extra wide swath EW]. Información
Tabla 14: [Ángulos de haces para el modo de adquisición Extra wide swath EW].
Tabla 15: [Características modo de adquisición Wave mode WV]. Información obtenida de
Tabla 16: [Ángulos de haces para el modo de adquisición Wave mode WV]. Información

9
Tabla 17: [Esquema de niveles de procesamiento de los productos de SENTINEL 1].
Elaboración propia a partir de información obtenida de (European Space Agency, 2013) .73
Tabla 18: [Resolución por modos de adquisición para el nivel 1 SLC]. Información
Tabla 19: [Full Resolución nivel 1 GRD]. Información obtenida de (European Space
Agency, 2013)......................................................................................................................76
Tabla 20: [Resolución alta nivel 1 GRD]. Información obtenida de (European Space
Agency, 2013)......................................................................................................................76
Tabla 21: [Resolución media nivel 1 GRD]. Información obtenida de (European Space
Agency, 2013)......................................................................................................................76
Tabla 22: [Aplicaciones según los modos de adquisición de SENTINEL 1]. Información
Tabla 23: [Características de las imágenes usadas]. Elaboración propia a partir de
información obtenida de (European Space Agency, 2013)..................................................81
Tabla 24: [Resúmenes estadísticos diferenciados para los dos modelos (Sentinel, SRTM)].
Elaboración propia a partir de información obtenida del software Sentinel Toolbox .........97
Tabla 25: [Resúmenes estadísticos diferenciados para los dos modelos (Sentinel, SRTM),
para la zona urbana de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia a partir de información
obtenida del software ArcGIS............................................................................................101
Tabla 26: [Comparación alturas estaciones red Magna ECO vs DEM Sentinel vs DEM
SRTM]. Elaboración propia a partir de información obtenida de ((IGAC), 2017) y del
software Sentinel Toolbox.................................................................................................107
Tabla 27: [Resumen estadístico de los puntos aleatorios DEM Sentinel vs DEM SRTM].
Elaboración propia a partir de información obtenida del software estadístico R...............108
Tabla 28: [Percentiles DEM Sentinel vs DEM SRTM]. Elaboración propia a partir de
información obtenida del software estadístico R ...............................................................109
Tabla 29: [Resumen estadístico de los puntos aleatorios DEM Sentinel vs DEM SRTM de
la zona urbana de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia a partir de información
obtenida del software estadístico R....................................................................................112
Tabla 30: [Percentiles DEM Sentinel vs DEM SRTM de la zona urbana de la ciudad de
Bogotá]. Elaboración propia a partir de información obtenida del software estadístico R112
Índice de Ilustraciones
Ilustración 1: [Componentes de una onda electromagnética]. Elaboración propia a partir de
información obtenida de (Torres, 2013). .............................................................................23
Ilustración 2: [Penetración de cada banda para diferentes tipos de coberturas]. Elaboración
propia a partir de información obtenida de (SARMAP, 2009). ...........................................24
Ilustración 3: [Retro dispersión de diferentes objetos en la superficie terrestre]. Elaboración
propia a partir de información obtenida de (SARMAP, 2009). ...........................................28
Ilustración 4: [Representación del doble rebote]. Elaboración propia a partir de información
obtenida de (SARMAP, 2009).............................................................................................29

10
Ilustración 5: [Diagrama ubicación cartesiana de las componentes real e imaginaría de una
imagen de radar]. Información obtenida de (Torres, 2013). ................................................31
Ilustración 6: [Relación rango inclinado y rango terrestre). Elaboración propia a partir de
información obtenida de (SARMAP, 2009) ........................................................................35
Ilustración 7: [Distorsiones de las imágenes de radar]. Elaboración propia a partir de
información obtenida de (SARMAP, 2009) ........................................................................38
Ilustración 8: [Descripción física de la resolución azimutal de un SAR]. Elaboración propia
a partir de información obtenida de (SARMAP, 2009) .......................................................41
Ilustración 9: [Aspectos básicos de un sistema satelital interferométrico SAR]. Elaboración
propia a partir de información obtenida de (Ferretti, Monti-Guarnieri, Prati, & Rocca,
2007)....................................................................................................................................43
Ilustración 10: [Aspectos geométricos de un sistema interferométrico SAR]. Elaboración
propia a partir de información obtenida de (Mangla & Kumar, 2014) ................................46
Ilustración 11: [Fase interferométrica de Pico de Fogó en cabo Verde costa de África].
Obtenido de (Veci, 2016).....................................................................................................47
Ilustración 12: [Interferograma aplanado de la fase interferométrica de Pico de Fogó en
cabo Verde costa de África]. Obtenido de (Veci, 2016)......................................................49
Ilustración 13: [Imagen de mapa de coherencia Pico de Fogó en cabo Verde costa de
África]. Obtenido de (Veci, 2016) .......................................................................................50
Ilustración 14: [Fase desenvuelta de Pico de Fogó en cabo Verde costa de África].
Obtenido de (Veci, 2016).....................................................................................................51
Ilustración 15: [Mapa de cobertura global de las imágenes proporcionadas por la
constelación Sentinel 1]. Información obtenida de (European Space Agency, 2013) .........56
Ilustración 16: [Representación física satélites Sentinel 1]. Información obtenida de
Ilustración 17: [Diagrama de la distribución del segmento terrestre]. Elaboración propia a
partir de información obtenida de (European Space Agency, 2013) ...................................60
Ilustración 18: [Gráfica donde se muestran los diferentes modos de adquisición de Sentinel
1]. Información obtenida de (European Space Agency, 2013) ............................................66
Ilustración 19: [Ejemplo imagen SM, sobre el área de Leticia Colombia]. Elaboración
propia a partir de información obtenida de (ESA, 2017).....................................................67
Ilustración 20: [Funcionamiento del escáner TOPSAR]. Información obtenida de (Zan &
Guarnieri, 2006)...................................................................................................................68
Ilustración 21: [Ejemplo imagen IW sobre una parte del área de Cundinamarca Colombia].
Elaboración propia a partir de información obtenida de (ESA, 2017).................................70
Ilustración 22: [Ejemplo imagen EW sobre una parte de la frontera de Colombia con Brasil
y Perú]. Elaboración propia a partir de información obtenida de (ESA, 2017) ...................71
Ilustración 23: [Ejemplo imagen WV]. Elaboración propia a partir de información obtenida
de (ESA, 2017).....................................................................................................................72
Ilustración 24: [Ejemplo nomenclatura imágenes IW Sentinel 1]. Elaboración propia a
partir de información obtenida de (ESA, 2017)...................................................................77
Ilustración 25: [Diagrama de flujo del proceso metodológico del proyecto]. Elaboración
propia. ..................................................................................................................................80

11
Ilustración 26: [Imágenes SAR 11 de octubre 2017 y 17 de octubre de 2017]. Elaboración
propia a partir de información obtenida de (ESA, 2017).....................................................82
Ilustración 27: [Imagen zona de estudio]. Obtenida del Software Sentinel Toolbox. .........86
Ilustración 28: [Proceso corregistro]. Elaboración propia a partir de información obtenida
de (ESA European Space Agency, 2017) ............................................................................87
Ilustración 29: [Imagen que muestra la distribución de las bandas (sub-swath) de la imagen
IW SCL de la zona de estudio]. Elaboración propia............................................................88
Ilustración 30: [imagen que muestra el resultado del corregistro de la imagen maestra y la
imagen esclava]. Elaboración propia. ..................................................................................88
Ilustración 31: [Resultados de coherencia de la zona de estudio]. Elaboración propia .......89
Ilustración 32: [Histograma niveles de coherencia zona de estudio]. Elaboración propia a
partir de información obtenida del software Sentinel Toolbox............................................89
Ilustración 33: [Fase interferométrica de la zona de estudio]. Elaboración propia a partir de
información obtenida del software Sentinel Toolbox..........................................................90
Ilustración 34: [Imagen sin corregir e imagen corregida]. Elaboración propia a partir de
Ilustración 35: [Resultados aplicación filtro Goldstein a la fase interferométrica].
Elaboración propia a partir de información obtenida del software Sentinel Toolbox. ........91
Ilustración 36: [Fase interferométrica desenvuelta]. Elaboración propia a partir de
Ilustración 37: [DEM resultado a partir de imágenes SAR Sentinel 1]. Elaboración propia a
partir de información obtenida del software Sentinel Toolbox............................................93
Ilustración 38: [DEM georreferenciado y orto rectificado]. Elaboración propia a partir de
Ilustración 39: [DEM obtenido mediante imágenes Sentinel 1]. Elaboración propia..........95
Ilustración 40: [ a) DEM Sentinel; b) DEM SRTM]. Elaboración propia...........................96
Ilustración 41: [Histogramas DEM Sentinel y DEM SRTM]. Elaboración propia a partir de
información obtenida del Software Sentinel Toolbox .........................................................96
Ilustración 42: [Mapa de diferencias DEM Sentinel - DEM SRTM]. Elaboración propia..98
Ilustración 43: [Mapa de diferencias absolutas DEM Sentinel – DEM SRTM]. Elaboración
propia ...................................................................................................................................99
Ilustración 44: [ a) DEM Sentinel sobre la zona urbana de Bogotá; b) DEM SRTM sobre la
zona urbana de Bogotá]. Elaboración propia.....................................................................100
Ilustración 45: [Histogramas DEM Sentinel y DEM SRTM de la zona urbana de la ciudad
de Bogotá]. Elaboración propia a partir de datos obtenidos del software ArcGIS. ...........100
Ilustración 46: [Mapa de diferencias absolutas DEM Sentinel – DEM SRTM en la zona
urbana de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia. ........................................................101
Ilustración 47: [Representación perfiles N-S, E-O de ambos modelos]. Elaboración propia
...........................................................................................................................................102
Ilustración 48: [Comparación perfiles N-S, DEM Sentinel vs DEM SRTM]. Elaboración
propia. ................................................................................................................................103
Ilustración 49: [Comparación perfiles E-O, DEM Sentinel vs DEM SRTM]. Elaboración
propia .................................................................................................................................103

12
Ilustración 50: [Representación perfiles N-S, E-O para ambos modelos en la zona urbana
de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia .....................................................................104
Ilustración 51: [Comparación perfiles N-S, DEM Sentinel vs DEM SRTM para la zona
urbana de Bogotá]. Elaboración propia..............................................................................105
Ilustración 52: [Comparación perfiles E-O, DEM Sentinel vs DEM SRTM para la zona
urbana de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia .........................................................105
Ilustración 53: [Ubicación estaciones red Magna ECO dentro de la zona de estudio].
Elaboración propia a partir de información obtenida de ((IGAC), 2017)..........................106
Ilustración 54: [Ubicación de puntos aleatorios en el DEM Sentinel, a) DEM Sentinel total;
b) DEM Sentinel para la zona urbana de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia.........108
Ilustración 55: [Histogramas de diferencias absolutas de los puntos aleatorios DEM
Sentinel]. Elaboración propia a partir de información obtenida del software estadístico R
...........................................................................................................................................110
Ilustración 56: [Histogramas diferencias de altura de los puntos aleatorios DEM Sentinel].
Elaboración propia a partir de información obtenida del software estadístico R...............110
Ilustración 57: [Histogramas de frecuencia DEM Sentinel y DEM SRTM]. Elaboración
propia a partir de información obtenida del software estadístico R...................................111
Ilustración 58: [Diagrama de dispersión DEM Sentinel vs DEM SRTM].Elaboración propia
...........................................................................................................................................111
Ilustración 59: [Histogramas de diferencias absolutas de los puntos aleatorios DEM
Sentinel en la zona urbana de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia a partir de
información obtenida del software estadístico R ...............................................................113
Ilustración 60: [Histogramas diferencias de altura de los puntos aleatorios DEM Sentinel
para la zona urbana de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia a partir de información
obtenida del software estadístico R....................................................................................113
Ilustración 61: [Histogramas de frecuencia DEM Sentinel y DEM SRTM para la zona
urbana de Bogotá]. Elaboración propia a partir de información obtenida del software
estadístico R.......................................................................................................................114
Ilustración 62: [Diagrama de dispersión DEM Sentinel vs DEM SRTM para la zona urbana
de la ciudad de Bogotá]. Elaboración propia. ....................................................................114

13
Índice de símbolos
𝐵𝑛 = 𝐿í𝑛𝑒𝑎 𝑏𝑎𝑠𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝐵 = 𝐿í𝑛𝑒𝑎 𝑏𝑎𝑠𝑒
𝜑 = 𝐹𝑎𝑠𝑒
∆𝜑 = 𝐷𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝐹𝑎𝑠𝑒
𝛾 = 𝐶𝑜ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎
𝑀 = 𝐼𝑚𝑎𝑒𝑛 𝑚𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎
𝑆 = 𝐼𝑚𝑎𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑐𝑙𝑎𝑣𝑎
ℎ 𝑎 = 𝐴𝑚𝑏𝑖𝑔ü𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑎𝑙𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑
𝐴 = 𝐴𝑚𝑝𝑙𝑖𝑡𝑢𝑑
𝑆 𝑅 = 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑖𝑛𝑎𝑑𝑜 (𝑠𝑙𝑎𝑛𝑡 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒)
𝐺 𝑅 = 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜 𝑡𝑒𝑟𝑟𝑒𝑠𝑡𝑟𝑒 (𝐺𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒)
𝜏 = 𝐷𝑢𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑢𝑙𝑠𝑜
𝐿 = 𝐿𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎
𝐹𝑟 = 𝐹𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑢𝑎 𝑑𝑜𝑝𝑝𝑙𝑒𝑟
𝐹𝑑𝑐 = 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑝𝑝𝑙𝑒𝑟
𝛽 = 𝐴𝑛𝑐ℎ𝑜 𝑑𝑒 ℎ𝑎𝑧 𝑟𝑒𝑎𝑙
𝐷 = 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟
∆𝐿 = 𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑟𝑒𝑎𝑙
∆𝐿 𝑠 = 𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑠𝑖𝑛𝑡é𝑡𝑖𝑐𝑎
𝐿 𝑠 = 𝐿𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑠𝑖𝑛𝑡é𝑡𝑖𝑐𝑎
𝑐 = 𝑉𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑙𝑢𝑧
𝑓 = 𝐹𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑜𝑛𝑑𝑎
𝜆 = 𝐿𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑑𝑒 𝑜𝑛𝑑𝑎
𝑃𝑟 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑠𝑒ñ𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑖𝑏𝑖𝑑𝑎
𝑅 = 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎 𝑎𝑙 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑡𝑖𝑣𝑜
𝑃𝑡 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑖𝑟𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑢𝑛 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑒𝑛 𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑠
𝐺𝑡 = 𝐺𝑎𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎
𝜎0
= 𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑡𝑟𝑜𝑑𝑖𝑠𝑝𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛
𝛽0
= 𝑅𝑒𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑
𝐴 𝑒 = 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑧𝑜𝑛𝑎 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎
𝑅 𝑚𝑎𝑥 = 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑎𝑑𝑎𝑟
𝑆 𝑚𝑖𝑛 = 𝑆𝑒ñ𝑎𝑙 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑝𝑡𝑜𝑟
𝜕 𝑎𝑧 = 𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑧𝑖𝑚𝑢𝑡𝑎𝑙
𝜕 𝑎𝑟 = 𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑛 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑜
𝜌 = 𝑅𝑒𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑒𝑟𝑟𝑒𝑛𝑜
𝐼 = 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑛 𝑓𝑎𝑠𝑒
𝑄 = 𝐶𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎
𝜃 = 𝐴𝑛𝑔𝑢𝑙𝑜 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎
𝐼 𝑛 = 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑓𝑒𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎

14
1. INTRODUCCIÓN
Para realizar trabajos de investigación en diferentes ramas de las ciencias de la tierra
como la geología, la geografía, la hidrología o realizar cartografía en general, el
modelo digital de elevación (DEM) es una herramienta fundamental, que provee
información topográfica de la superficie terrestre, indicando las diferencias de cotas
en esta, lo cual facilita el desarrollo de estos trabajos.
Los modelos digitales de elevación se pueden elaborar mediante 3 métodos diferentes,
de manera directa utilizando herramientas GPS, altimetría y levantamientos
topográficos); de manera indirecta, realizando restitución de un par de imágenes que
pueden ser estereoimágenes satelitales, estereoimágenes análogas, e interferometría
con imágenes de radar; y como último método se encuentra la digitalización de los
mapas topográficos existentes de la zona.
Como un referente de la utilización de una de las técnicas para la generación de
DEM´S del país, se tiene que en febrero del año 2000 con el proyecto realizado
conjuntamente por la National Geospatial-Intelligence Agency (NGA), la National
Aeronautics and Space Administration (NASA) y las Agencias Espaciales de
Alemania (DLR) e Italia (ASI), se obtuvieron datos digitales topográficos para el 80%
de la superficie terrestre, dentro del área comprendida del estudio se encuentra el área
continental del país, donde se encuentra entre otros municipios, la ciudad de Bogotá;
el objetivo de este proyecto fue desarrollar un modelo digital de elevación mediante
la técnica de interferometría de mediante los sensores: Spaceborne Imaging Radar
(SIR-C) y el X-Band Synthetic Aperture Radar (X-SAR) instalados en el
transbordador espacial Endeavour; El modelo digital de elevación que se generó para
Colombia a partir de este técnica, cuenta con una resolución de 30 metros y
referenciados al geoide WGS84 EGM96. (UNODC, 2016) .

15
2. ANTEPROYECTO
A continuación, se presenta el anteproyecto que sirvió de base para este documento. Se
presentan la formulación del problema, la justificación, los objetivos y el marco referencial.
2.1. Formulación del Problema
Las actividades de monitoreo de la superficie terrestre enfocadas a temas como la generación
y actualización cartográfica, el análisis espacial, catastro, entre otros, son procesos costosos
dada la metodología e instrumentación que requieren para realizarse (miles de dólares en
levantamientos topográficos, GPS, imágenes satelitales con alta resolución espacial, LIDAR,
etc.). Actualmente existen varias alternativas para generar productos asociados, en este caso
modelos digitales de elevación (DEM) que presentan los mismos inconvenientes, pero en el
país no existe aún el soporte ni la formación técnica en cuanto a la utilización de estas
herramientas, lo que ha contribuido al atraso en el uso de estas metodologías que se utilizan
en muchos otros países. Acorde a esta situación, se hace indispensable evaluar técnicas o
metodologías relativamente no tan costosas por unidad de área como es el caso de la
interferometría, teniendo en cuenta que existen proyectos institucionales como los de la
NASA, o la Agencia Espacial Europea (ESA) con su Programa Copérnico, con el que
suministran datos que pueden servir como base para la implementación de estas metodologías
que permitan obtener productos cartográficos de calidad. Dicho esto, el interrogante a
responder es ¿cómo utilizar adecuadamente datos Sentinel-1 para producir productos
cartográficos como los DEM?
2.2. Justificación
Elaborar Teniendo en cuenta que las imágenes de radar se pueden conseguir actualmente de
manera gratuita gracias al programa Copérnico de la ESA, que además produce y suministra
el software para procesarlas, y que estas son base para trabajar interferometría (una de las
técnicas utilizadas para elaborar DEM), es viable aprovechar estas herramientas para
profundizar en estudios más especializados en el campo de las ciencias de la tierra esperando
poder utilizarlos y enfocarlos a futuro en el monitoreo frecuente del territorio nacional, para
iniciar estudios en diferentes temas de interés, tal y como se ha realizado en diferentes países.
Además, es importante explorar la posibilidad teniendo en cuenta que esta herramienta es de
bajo costo y se ha demostrado que la precisión es bastante buena comparada con los datos
obtenidos en campo o de otras fuentes. Tomando en cuenta que actualmente no existe
documentación específica de aplicación de estas técnicas en Colombia, el proyecto curricular
de Ingeniería Catastral y Geodesia está llamado a ser pionero en cuanto a estudios que

16
involucren imágenes satelitales, en este caso de radar, y debe implementar en la formación
académica, científica y laboral los conocimientos que pueden ser adquiridos al analizar esta
técnica con más detenimiento con el fin de dar los primeros pasos en la utilización y
aprovechamiento de estas tecnologías, por parte de entidades nacionales, lo que puede dar paso
a proyectos de actualización cartográfica en el territorio.
2.3. Objetivos
2.3.1. Objetivo General:
Obtener un DEM a partir de un par de imágenes de radar usando la técnica de
interferometría SAR, utilizando el software Sentinel Toolbox de la ESA.
2.3.2. Objetivos Específicos:
• Evaluar el funcionamiento del software Sentinel Toolbox para procesar
imágenes de radar y para trabajar interferometría.
• Obtener el interferograma a partir del par de imágenes de radar.
• Evaluar los datos obtenidos de coherencia, teniendo en cuenta la resolución
temporal de las imágenes disponibles.
• Evaluar el DEM obtenido con la técnica InSAR.
2.4. Antecedentes y Marco Referencial
Las siguientes referencias permiten tener una idea del poco material publicado en el país
relacionado con la obtención de modelos digitales de elevación y deformaciones de la corteza
terrestre, utilizando datos de radar.
(M. CASTILLO, 1999) presentó la metodología para generar un modelo numérico de
elevaciones en la isla Decepción a partir de la construcción de un interferograma de la zona
utilizando imágenes ERS 1/2, se muestra cómo la técnica InSAR y DinSAR puede servir para
el monitoreo y revisión de los cambios en la estructura del terreno en un punto determinado.
En Colombia, (Pablo Blanco Sánchez, 2010), presentaron los resultados de un estudio de
subsidencia en Bogotá mediante interferometría diferencial para el periodo 2006-2008 con
imágenes ENVISAT, realizado por el Instituto Cartográfico de Catalunya para el FOPAE, que
comparó sus resultados con la red geodésica nacional y encontró una zona de subsidencia en
el sector de Puente Aranda con un movimiento calculado en unos 7,5 cm/año.

17
(Jung, 2013), quienes tomaron imágenes Sentinel TOPSAR IW para determinar la precisión
de la medición del desplazamiento de este tipo de imágenes interferométricas, comparando
mapas de desplazamiento obtenidos con datos ERS del terremoto en California en 1999, datos
de imágenes IW de Sentinel con mediciones GPS. Utilizando el método de mínimos cuadrados
encontraron una diferencia de 9,6 cm respecto de los datos GPS para las imágenes ERS y 27m5
cm para los Sentinel.
(Platzeck, 2014) Utilizando imágenes ALOS y ERS-1/2 con técnicas de interferometría
diferencial lograron determinar desplazamientos en el área de estudio en los Andes
ecuatorianos corroborando los datos con los proporcionados por el Instituto Nacional de
Investigación Geológica, Minera, Metalúrgica (INIGEMM), determinando que las imágenes
ALOS son adecuadas para zonas con presencia de vegetación.
(Donato Amitrano, 2014), revisó las ventajas del programa Sentinel-1 en distintas
aplicaciones, incluyendo los modelos digitales de elevación interferométricos, comparando un
DEM obtenido con el proyecto WARM-SAR (imágenes COSMO-SkyMed) haciendo un
remuestreo de los datos a la escala de Sentinel-1 para comparar, resaltando su efectividad en
áreas grandes.
(Nikolakopoulos k, 2015), tomaron DEM generados a partir de datos Sentinel-1, COSMO-
SkyMed y el instituto de Catastro Griego para compararlos entre sí mediante un método visual
y una comparación estadística, encontrando que los datos Sentinel-1 dan una muy buena
representación del área trabajada presentando incluso mejores resultados que los datos
COSMO-SkyMed respecto de los datos suministrados por el Catastro Griego.
Por otra parte, encontramos a (Guangcai F, 2015) toman datos Sentinel junto con imágenes
COSMO-SkyMed y datos GPS de la zona afectada por el terremoto de 2014 en el sur de Napa
en San Francisco, California. Obtienen mapas de deformación a través de la técnica de
interferometría diferencial buscando determinar la geometría de fallas y sub-fallas que
pudieran no haberse identificado por los datos de campo. Logran recrear el movimiento
generado midiendo la magnitud con más exactitud y sugiriendo basados en el detalle del
modelo, que el terremoto tenía el potencial de afectar fallas cercanas.

18
3. MARCO TEÓRICO
3.1. Teledetección
El campo de estudio de la teledetección se constituye como una técnica que se enfoca en la
observación remota de la superficie. La singularidad o particularidad que hace a esta técnica tan
relevante y útil para las geociencias es la forma en la que obtiene información de las propiedades
físicas (generalmente llegando a cuantificar) de un objeto o superficie sin la necesidad de tener
un contacto directo con este, generalmente la información obtenida es representada mediante
imágenes que dejan ver las características de dicho objeto o superficie. En la bibliografía se
ubican sus inicios en la década de los 60, inicialmente aplicada en plataformas áreas hasta llegar
a las actuales plataformas satelitales para la obtención de imágenes de la superficie. (Chuvieco,
1995)
En un sentido más amplio la teledetección no solo se remite a la obtención de información por
medio de imágenes, ya sea por medio de plataformas áreas o satelitales, sino también del
posterior procesamiento e interpretación por parte del usuario final.
En el caso de los sistemas de teledetección satelitales (Chuvieco, 1995) enumera los siguientes
elementos como parte fundamental de dicho proceso:
a. fuente de energía, dependiendo del origen de dicha energía, los sistemas de
teledetección satelital se dividen en sistemas pasivos (fuente de energía externa al sensor), y
sistemas activos (fuente de energía emitida propiamente por el sensor).
b. cubierta terrestre
c. sistema sensor (plataforma y sensor)
d. sistema de recepción-comercialización
e. interpreta (analiza la información obtenida por el sensor)
f. usuario final (analiza la interpretación final)
3.2 Sistemas de radar
Como se expuso anteriormente, los sistemas de teledetección pueden ser pasivos o activos
dependiendo del sistema de flujo energético que estos posean, en el caso de los sistemas de
radar, estos son sistemas activos, ya que poseen su propia fuente de energía, lo que les permite
emitir esta energía sobre los objetos observados y capturar la señal que se refleja.

19
En la siguiente tabla se observa una comparación entre los sistemas de teledetección
multiespectral, lidar y radar:
Tabla 1: [SAR vs otros instrumentos de observación terrestre]. Información obtenida de (SARMAP, 2009).
Tal y como se observa en la anterior tabla, los sistemas de radar tienen ventajas evidentes sobre
los otros sistemas de teledetección, lo cual es beneficioso a la hora de obtener insumos para
realizar estudios de deformación de terreno, estudio de amenazas y riesgos, elaboración de
DEM´S, entre otras aplicaciones. (SARMAP, 2009)
3.2.1 Principios básicos del radar
Los sistemas de radar emiten energía electromagnética desde una antena, esta se propaga por el
espacio hasta ser interceptada por el objetivo que recibe y redirige en distintas direcciones, parte
de esta energía reflejada o redirigida (eco) es detectada por la antena del radar que procesa la
señal para adquirir información del objetivo. (SKOLNIK, 1990).
Este sistema es activo y opera en frecuencias de micro-ondas, es decir, trabaja en la región del
espectro electromagnético con longitudes de onda muy amplias que van en el rango de entre 1
mm y 100 cm (CCRS, 2001). Estas características dotan al sistema de radar de una serie de
ventajas sobre los sistemas pasivos como son la posibilidad de operar en el día o la noche,
minimizar las condiciones atmosféricas (nubosidad), detectar la rigurosidad de la superficie y el
contenido de humedad del suelo dado el rango del espectro en el que se desenvuelve.
caracteristicas
plataforma aerea aerea/espacial aerea/espacial
radiación propia reflejo solar propia
frecuencia unica multiple multiple
polarimetria No aplica No aplica fase polarimetrica
interferometria No aplica No aplica fase interferometrica
optico multi-
espectral
radar
tiempo de
adquisición
día/noche día/nochedía
sistema de
teledetección
Lidar
bloqueo
por nubes
clima
ve a traves de las
nubes
bloqueo por
nubes
espectro
electromagnetico
infrarojo visible/infrarojo microondas

20
Según (Olmsted, 1993), el proceso de detección de un radar se basa en cuatro principios
tecnológicos:
a. La capacidad de la antena para emitir un pulso corto en una dirección específica.
b. La capacidad para detectar con precisión, el eco dispersado de un objetivo.
c. La capacidad de medir el tiempo entre la emisión y la detección (distancia al objetivo).
d. La capacidad para escanear con un haz direccionado y examinar un área extendida.
Un quinto principio, menciona, es el análisis espectral de señales de fase precisamente
controladas, lo que permite mejoras en la aplicación de los cuatro principios físicos. En esta
última metodología se basa el radar de apertura sintética (SAR).
3.2.2 Tipos de radar
En el mercado actual existen muchos tipos de radar, estos dependiendo de sus características son
empleados para diferentes propósitos, como vigilancia, rastreo de objetivos, obtención de
imágenes, entre otros usos, a continuación, se da una mirada a algunos de estos radares:
a. Radares de rastreo: estos radares tal y como su nombre lo indica, proveen información
sobre un objetivo, el rastreo y/o trayectoria de este, estos tipos de radar pueden tener
plataformas aéreas, o terrestres, y en su mayoría son utilizados para vigilancia militar, por
lo que pueden estar en plataformas militares, esto con el fin de localizar objetivos que
pueden ser de interés, con un lapso corto y en tiempo real. Adicionalmente en esta
categoría se pueden encontrar los radares de control de armas, los cuales también se
enfocan en el rastreo, vigilancia, y defensa de objetivos de interés militar. (SKOLNIK,
1990)
b. Radares de imágenes: este tipo de radar se encuentra generalmente en plataformas
móviles, con lo cual consigue imágenes en dos dimensiones de un objetivo o una escena
sobre la superficie terrestre. Dentro de esta categoría se encuentran diferentes tipos de
radar, entre los que se pueden mencionar los SLAR (Sidelooking airborne radar), los
cuales ofrecen imágenes con una resolución alta en rango y una resolución angular
adecuada; SAR (radar de apertura sintética), este radar produce imágenes de coherencia
tomadas a través de un sensor sobre una plataforma móvil, usando la información de fase
de la señal del eco emitido, en este tipo de radar nos enfocaremos durante la elaboración
de este trabajo; ISAR (radar de apertura sintética inversa), a diferencia del SAR, este
radar puede encontrarse en una plataforma móvil o estacionaria, produce imágenes de

21
coherencia con alta resolución en rango y se caracteriza por obtener información del
movimiento relativo de un objetivo. (SKOLNIK, 1990)
c. Radar de observación meteorológica: este tipo de radar como su nombre lo indica, se
encarga de observar, reconocer, detectar y medir la velocidad y dirección del viento, la
tasa de precipitación, así como monitorear diferentes fenómenos climatológicos.
(SKOLNIK, 1990)
3.3 Radar de apertura sintética SAR
Un radar de imágenes genera una representación en dos dimensiones de una porción de terreno,
usando la retro dispersión que retorna desde la porción iluminada en rango y azimut, un sistema
SAR recoge la información de la fase y la amplitud de la señal (eco) reflejada o redirigida. Según
(Wasowski, 2006), la imagen generada forma una matriz de valores complejos donde la amplitud
es un mapa de la reflectividad del suelo del área escaneada y la fase depende de la reflectividad
local y de la distancia del sensor al objetivo (slant range o dirección de línea de vista – LOS “Line
of Sight direction”).
El SAR nació por la necesidad de superar las limitaciones de los sistemas de radar de apertura
real RAR, debido a que estos construyen una imagen en dos dimensiones de la superficie terrestre,
barriendo la escena con un haz electromagnético estrecho, esto viene determinado por el tamaño
de la antena, lo que influye directamente en la resolución azimutal (dirección de vuelo de la
plataforma), debido a estas características de los RAR, su desempeño tanto en los satelitales como
los aerotransportados, es limitado, ya que el tamaño de la antena se restringe por limitaciones de
peso y dificultades en el despliegue. (Sánchez V. D., 2010)
A diferencia de los RAR los sistemas SAR usan antenas más pequeñas, que emiten pulsos en
intervalos regulares o PRF (Pulse Repetition Frecuency) por sus siglas en inglés, estos también
trabajan en configuración SL (single look - observación lateral), durante la trayectoria de vuelo.
(Sánchez V. D., 2010)
El sistema SAR es capaz de obtener imágenes con una mayor resolución azimutal, simulando una
antena de mayor tamaño, mediante la combinación coherente de los ecos recibidos de las
diferentes posiciones reflejadas y la información del desplazamiento del sensor. (SKOLNIK,
1990).

22
3.3.1 Historia de los sistemas SAR
El concepto original SAR fue descrito por Carl A. Wiley1
, en 1951, de la Goodyear aircraft, el
concepto inicial del SAR fue descrito como Doppler beam Sharpening o DBS (haz Doppler
agudo), después de esto el modo SAR se introdujo como el nombre que hace referencia a un modo
de ángulo esquinero, el cual produce un indicador de plan de posición parcial o PPI (partial plan
posisition indicatori), de esta manera el DBS realmente posee dos significados en SAR, el primero
es el nombre SAR inventado por Wiley antes de ser llamado SAR, y el segundo es el nombre para
el modo PPI basado en un SAR esquineado. (SKOLNIK, 1990)
Ya en los años subsecuentes, las teorías del SAR propuestas por Carl Wiley fueron demostradas,
inicialmente, en el año 1952 la Universidad de Illinois demostró dicho concepto, siendo en el
1953 durante un estudio de verano que fue lanzado el proyecto Michigan, una vez demostrada la
teoría del SAR, no fue sino hasta una década más tarde, que fue lanzado el primero SAR de base
espacial o SBR por sus siglas en inglés, llamado Quill. (SKOLNIK, 1990)
El sistema Quill fue rudimentario, pero exitoso en la generación de datos para la formación de
imágenes, obteniendo productos con una resolución nominal de 100 metros, resultados
formidables para la época en la que se desarrolló el proyecto; el Quill fue el único SBR americano,
cuyos datos son ópticamente grabados a bordo del sistema y eventualmente retornados a la tierra
por medio de una capsula expulsada desde la plataforma del sensor. (SKOLNIK, 1990)
En los años subsecuentes, muchos otros sistemas de radar, han sido puestos en marcha, mejorando
cada vez más los productos obtenidos por medio de los SAR, dicho avance tecnológico, ha sido
de gran provecho para diferentes investigaciones en el campo de las geociencias, así como el uso
de técnicas y herramientas que permiten, el aprovechamiento de los datos SAR para el uso de
diferentes comunidades.
3.3.2 Principios básicos de los sistemas SAR
La energía electromagnética viaja a través del espacio en forma de ondas derivadas de la
interacción entre campos eléctricos y magnéticos (perpendiculares entre sí). Una onda
electromagnética (Figura 1) tiene velocidad (𝑐), frecuencia (𝑓) y longitud de onda (𝜆). Estas
características se pueden relacionar de la siguiente manera:
𝑐 = 𝑓𝜆 (1)
La longitud de onda entonces se define como:
1
Carl A. Wiley fue un matemático e ingeniero estadunidense diciembre 30 1918 a abril 21 1985, conocido por ser el precursor de
los navegadores solares e inventor del SAR.

23
𝜆 =
𝑐
𝑓
(2)
Ilustración 1: [Componentes de una onda electromagnética]. Elaboración propia a partir de información obtenida
de (Torres, 2013).
La frecuencia se mide en ciclos por segundo (Hertz), mientras que la velocidad se mide en metros
por segundo, luego, la longitud de onda se mide en metros. Además de esto, existen otras
características propias de las ondas de radar como son la Amplitud, que es la distancia del centro
al extremo del pico de la misma; y la Polarización, que no es otra cosa que la orientación de la
onda (usualmente vertical u horizontal) que permite una medida de la simetría del objetivo. Esta
polarización puede ser o no cruzada dependiendo de cómo recibe la antena la energía transmitida,
ya sea la misma orientación (HH, VV) o distinta la recibida de la emitida (HV, VH).
A partir de algunas de estas características como la longitud de la onda y la frecuencia de la
misma, se puede entrar a clasificar por bandas o rangos (Tabla 2) a los cuales se les pueden atribuir
ciertas características, ya sea desde el uso militar, la teledetección en general u otros usos.
Nombre banda Longitud de onda Uso
Banda-P ~65 cm AIRSAR
Banda-L ~23 cm JERS-1 SAR, ALOS PALSAR
Banda-S ~10 cm Almaz-1
Banda-C ~5 cm
ERS-1/2 SAR, RADARSAR – 1/2 , ENVISAT ASAR,
RISAT 1
Banda-X ~3 cm TerraSAR-X-1, COSMO-SkyMed
Banda-K ~1,2 cm Dominio militar
Tabla 2: [Características de las bandas]. Información obtenida de (SARMAP, 2009).
Dependiendo de la frecuencia y la polarización, las ondas pueden tener diferentes niveles de
penetración, dentro de la vegetación, o dentro del suelo, teniendo en cuenta las características de
este, por ejemplo, si se encuentra húmedo o seco. Generalmente entre más larga es la onda, mayor

24
va a ser el nivel de penetración dentro del objetivo, por otro lado, en cuanto a la polarización, las
ondas van a tener menos penetración si se trata de una polarización cruzada (VH/HV), mientras
que el nivel de penetración aumentara si se trabaja con ondas con una sola polarización (HH/VV).
(SARMAP, 2009)
En la ilustración 2, se observan los niveles de penetración para diferentes tipos de objetivos.
Ilustración 2: [Penetración de cada banda para diferentes tipos de coberturas]. Elaboración propia a partir de
información obtenida de (SARMAP, 2009).
El sistema SAR recoge la información de la fase y la amplitud de la señal (eco) reflejada o
redirigida. Según (Wasowski, 2006), la imagen generada forma una matriz de valores complejos
donde la amplitud es un mapa de la reflectividad del suelo del área escaneada y la fase depende
de la reflectividad local y de la distancia del sensor al objetivo (slant range o dirección de línea
de vista – LOS “Line of Sight direction”).
Como se mencionó anteriormente, el radar trabaja en la región del espectro electromagnético con
longitudes de onda entre 1 mm y 100 cm, esto es una cualidad ya que no depende de condiciones
atmosféricas o iluminación solar específicas al trabajar en longitudes de onda de mayor tamaño a
las gotas de agua (0,1 mm) lo que permite trabajar en zonas con altos índices de nubosidad como
zonas tropicales o polares (Chuvieco, 1995).

25
3.3.3 Ecuación de radar
Esta ecuación nos permite estimar el alcance del radar en función de las características y factores
que influyen en su rendimiento. En ese sentido se puede describir la Potencia de Señal Recibida
𝑃𝑟 como
𝑃𝑟 =
𝑃𝑡 𝐺𝑡
4𝜋𝑅2 ×
𝜎
4𝜋𝑅2 ×𝐴 𝑒 (3)
Aquí se presenta el producto de tres factores para representar los procesos físicos presentes. El
primer factor es la densidad de potencia a una distancia "𝑅" metros de un radar que irradia una
potencia de "𝑃𝑡" vatios de una antena de ganancia "𝐺𝑡". El segundo factor es la sección transversal
objetivo " 𝜎 " en metros cuadrados. El denominador explica la divergencia en la trayectoria de
retorno de la radiación electromagnética con alcance y es el mismo que el denominador del primer
factor, que explica la divergencia en la trayectoria de salida. El producto de los dos primeros
términos representa la potencia por metro cuadrado devuelta al radar. La antena de la zona efectiva
de abertura "𝐴 𝑒" intercepta una parte de Esta potencia en una cantidad dada por el producto de
los tres factores. Si el rango máximo del radar "𝑅 𝑚𝑎𝑥" se define como el resultado de que la
potencia recibida "𝑃𝑟" sea igual a la señal detectable mínima de receptor "𝑆 𝑚𝑖𝑛", la ecuación de
radar puede escribirse (SKOLNIK, 1990):
𝑅2
𝑚𝑎𝑥 =
𝑃𝑡 𝐺𝑡 𝐴 𝑒 𝜎
(4𝜋)2 𝑆 𝑚𝑖𝑛
(4)
Cuando se utiliza la misma antena para transmitir y recibir, la ganancia de transmisión "𝐺𝑡" y la
apertura efectiva de recepción "𝐴 𝑒" están relacionadas por (SKOLNIK, 1990):
𝐺𝑡 =
4𝜋𝐴 𝑒
𝜆2 (5)
Donde 𝜆 es la longitud de onda de la energía electromagnética del radar. Sustituyendo (5) en la
ecuación (4) tenemos (SKOLNIK, 1990):
𝑅4
𝑚𝑎𝑥 =
𝑃𝑡 𝐺2
𝑡 𝜆2 𝜎
(4𝜋)3 𝑆 𝑚𝑖𝑛
(6)
𝑅4
𝑚𝑎𝑥 =
𝑃𝑡 𝐴2
𝑒 𝜎
4𝜋𝜆2 𝑆 𝑚𝑖𝑛
(7)

26
La ecuación fundamental de radar se describe como (SKOLNIK, 1990):
𝑃𝑟 =
𝑃𝑡 𝐺2 𝜆2 𝜎
(4𝜋)3 𝑟4 (8)
Donde 𝑃𝑟 Indica la potencia retro-dispersada
𝑃𝑡 Es la potencia emitida por el radar
𝐺 Es un factor de ganancia de la antena
𝜆 Es la longitud de onda del radar
𝑟 Indica la distancia entre el sensor y la superficie
𝜎 Es la sección eficaz de retro-dispersión
Esta última (𝜎) es expresada por (SKOLNIK, 1990) en términos de las resoluciones del azimut
(𝛿 𝑎𝑧) y el rango (𝛿 𝑟𝑎), la reflectividad del terreno (𝜌). Esta sección eficaz se iguala a la
reflectividad del terreno multiplicada por el área proyectada. Esta proyección la denota como
sin 𝜓. Con esto, la expresión para la sección eficaz de retro-dispersión en términos de los
parámetros de resolución del azimut y el rango, la reflectividad y el área proyectada se describe
como:
𝜎 = 𝜌𝛿 𝑎𝑧 𝛿 𝑟𝑎 sin 𝜓 (9)
3.3.4 Características orbitales de los sistemas SAR
Los SBR (sistema de radar satelital) para la observación terrestre, entre los que se encuentran los
SAR, operan generalmente desde plataformas satelitales, la velocidad y posición de dichas
plataformas se ven condicionadas por las dinámicas orbitales y las leyes de keppler, debido a esto
para lograr obtener información de una zona de interés, los SBR dependen de la tasa de rotación
de la tierra2
, de la posición del satélite a lo largo de la órbita y de la vista geométrica del radar.
Las características anteriores deben tenerse en cuenta a la hora de diseñar las misiones de los
sistemas SBR, es decir que debe incluirse la altitud orbital, la velocidad de la plataforma satelital
en órbita, el periodo de revista que tendrá el sistema, la inclinación orbital y la tasa de rotación
del planeta. (SKOLNIK, 1990)
Las orbitas en las que operan generalmente los SBR, son orbitas circulares cercanas a la tierra o
LEO por sus siglas en inglés, las cuales tienen alturas que van desde los 500 km hasta los 850 km.
2
La tasa de rotación de la tierra es del orden de 0,25 grados/minutos. ( (SKOLNIK, 1990)

27
Las orbitas altas implican un mayor rango en el radar, así como mayores niveles de radiación, y
ángulos de incidencia menores, mientras que las orbitas bajas pueden incidir en una mayor
resistencia atmosférica, ninguna de las opciones anteriores es deseables a la hora de obtener un
buen producto; por otro lado, las velocidades de los SBR que operan en orbitas LEO, están en el
orden de los 7,5 km/seg y con periodos cercanos a los 100 minutos. (SKOLNIK, 1990)
La altitud de la órbita generalmente es escogida para afinar el periodo y la tasa de rotación de la
tierra, de esta manera se desarrollan patrones exactos de repetición en un número estipulado de
días, siendo generalmente los periodos de repetición ofrecidos por los SBR de 24 días.
(SKOLNIK, 1990)
3.3.5 Formación de las imágenes de radar SAR
Para (Ferretti, Monti-Guarnieri, Prati, & Rocca, 2007), una imagen de radar es un mosaico
formado por un arreglo de filas y columnas de pixeles, en este caso cada pixel se asocia a una
pequeña parte de la superficie terrestre llamada resolución de celda, donde cada pixel contiene un
número complejo que lleva información de amplitud y fase de la señal de retorno de todos los
elementos que se encuentran dentro de la escena, junto con la resolución de celda proyectada en
el suelo. La amplitud depende más de la rugosidad del suelo que de la composición química de
los elementos dispersores en el terreno. Por lo que típicamente las rocas expuestas y área urbana
muestran alto valor de amplitud, mientras que superficies planas y suaves muestran bajo valor de
amplitud porque la radiación se refleja lejos del radar. (Torres, 2013)
Teniendo en cuenta el funcionamiento básico de un sensor de radar, que emite pulsos de energía
de una forma específica (frecuencia, dirección, orientación, etc.) y luego recibir el eco o la retro-
dispersión de la misma, produce una imagen cuyos pixeles son entendidos como los coeficientes
de retro-dispersión del área que representa sobre el terreno, esta respuesta o este coeficiente,
dependerá de factores como las condiciones del terreno (rugosidad, tipo de superficie, pendiente,
sombras, etc.) el ángulo de incidencia y la polarización de la observación. (Torres, 2013)

28
Ilustración 3: [Retro dispersión de diferentes objetos en la superficie terrestre]. Elaboración propia a partir de
información obtenida de (SARMAP, 2009).
La rugosidad del terreno es una característica que tiene influencia sobre la intensidad del eco
recibido, que será mayor cuanto más elevada sea la rigurosidad. Además de esto, también influyen
la longitud de onda y la variación de altura. Cuando un radar emite energía (haz de microondas)
hacia la superficie, esta puede dispersarse hacia el exterior o el interior de los objetos sobre dicha
superficie dependiendo de la polarización y la frecuencia utilizados; vale la pena mencionar que
el nivel de penetración será proporcional a la amplitud de la onda (SARMAP, 2009).Para el caso
del agua, el ángulo de incidencia es igual al ángulo de reflexión, esto se conoce como reflexión
especular (SKOLNIK, 1990). El ángulo de incidencia es el ángulo entre la dirección del radar y
la normal a la superficie. Dependiendo de la altura del radar sobre la superficie, este ángulo
cambia a lo largo de la dirección en rango (CCRS, 2001). Aumentar el ángulo de incidencia
implica que la dispersión sea menor, es decir el eco recibido sea menor.
Dependiendo de la ubicación de las superficies con pendiente respecto del sensor que emite el
haz de microondas, la dispersión será más fuerte cuando la pendiente de la superficie está hacia
el sensor. Esto hace que se vean más brillantes en las imágenes de radar, por el contrario, las
superficies con pendiente contraria al sensor aparecerán oscuras o con sombras (SARMAP,
2009).Las vías suelen aparecer oscuras por tener superficies planas, mientras que las zonas
urbanas con presencia de construcciones altas suelen tener representaciones muy brillantes por el
efecto denominado doble rebote o double bounce.

29
Ilustración 4: [Representación del doble rebote]. Elaboración propia a partir de información obtenida de (SARMAP,
2009).
Las características eléctricas propias de los objetos sobre la superficie también influyen en los
resultados de la observación, podemos mencionar la constante dieléctrica, que trata de medir la
conductividad y reflectividad de los materiales. Los valores de la constante dieléctrica para
microondas en los materiales secos oscilan entre 3-8, y son mucho menores que para objetos
metálicos y el agua, que corresponden a un valor de 80 (Torres, 2013). La presencia de agua en
los objetos afecta su respuesta independientemente de sus propiedades dieléctricas, siendo más
brillantes cuando la humedad es mayor y más oscuros en el caso contrario. Los radares de apertura
sintética SAR se usan para identificar la humedad del suelo dado por esta característica. Para el
caso de los cuerpos de agua el comportamiento es distinto, ya que, como se mencionó
anteriormente, se comporta como una superficie plana y la reflexión especular hace que la
respuesta sea un color negro.
3.3.6 Procesamiento para la formación de una imagen de radar SAR
En la formación de una imagen satelital la resolución radiométrica influye en el detalle de
información que se puede tener de dicha imagen, en el caso de las imágenes de radar esta
resolución viene condicionada a la longitud del pulso y al nivel de energía transmitida por el
sensor, dando como resultado una resolución radiométrica baja entre más bajo sea el pulso y más
baja sea la energía de la señal.
En el caso de las imágenes de radar, para conservar la resolución radiométrica, los SAR generan
un pulso llamado CHIRP, el cual es un pulso amplio con una modulación de frecuencia lineal
(SARMAP, 2009). El pulso CHIRP es transmitido por el radar en un tiempo de repetición de
pulso o PRT (por sus siglas en ingles), dada esta repetición del pulso, se generan unos ecos cada
segundo llamados ecos de repetición de pulsos de frecuencia o PRF los cuales son recibidos y
almacenados inmediatamente, dichas repeticiones de pulsos se relacionan mediante la siguiente
formula (Torres, 2013):

30
𝑃𝑅𝑇 =
1
𝑃𝑅𝐹
(10)
Al disminuir la frecuencia se aumenta la longitud del pulso, esto implica que exista una mayor
probabilidad de ruido, lo cual se puede solucionar al modular la frecuencia de los pulsos que se
emiten y se reciben (Chuvieco, 1995)
De esa manera el radar toma datos en formato RAW también conocidos como datos crudos, es
decir datos sin ningún tipo de procesamiento a nivel de calibración, ruido de la señal, etc. Estos
datos tienen las siguientes características (Sandwell, 2002):
a) Los archivos de la señal RAW contienen filas de 11.644 bytes que representan un único
eco de radar.
b) los primeros 412 bytes corresponden a cálculo de tiempo de encendido (timing), mientras
los restantes 11.232 bytes contienen 5.616 números complejos de los datos de la señal
RAW.
Para (Sandwell, 2002) la formación de una imagen SAR comprende una secuencia de
procesamiento estándar, dividido en 6 pasos, siendo los primeros dos realizados a bordo de la
plataforma satelital y los 4 restantes realizados por el usuario final mediante el uso de un
procesador digital SAR. Dichos pasos son explicados a continuación:
3.3.6.1 Procesos realizados a bordo de la plataforma satelital
a) demodulación: este primer procesamiento para formar una imagen SAR, se realiza
mediante el uso del teorema de cambio de variables3
, el cual es una operación de filtro
que permite aislar el valor de la parte del espectro electromagnético que contiene el pulso
Chirp, siendo dicho valor aproximadamente de 15MHz, para poder realizar dicho proceso
es necesario tener la información de retraso y distorsión de la señal del pulso. El eco de
la señal original inicialmente es una función de valores reales, pero una vez se realiza
dicho proceso, los valores del eco pasan a ser una función de valores complejos, sin perder
información, logrando que la salida logre ser digitalizada (segundo procesamiento a bordo
de la plataforma satelital), a un valor de dos veces el ancho de banda del pulso Chirp (más
o menos 30MHz). (Sandwell, 2002)
b) Digitalización: este segundo procesamiento para generar una imagen SAR, consiste en la
digitalización de la señal compleja del pulso Chirp (resultado de la demodulación), siendo
3
El cambio de variable t (retraso en el tiempo) es un efecto simple de la trasformada de Fourier, en donde se espera que la magnitud
de esta permanezca igual, ya que el cambio de la señal original en el tiempo, no debe cambiar su energía en cualquier punto del
espectro, por lo tanto, el único cambio debe ser de fase. (Bracewell, 2000)

31
este procesamiento realizado a 5 bits por pixel, por otra parte resulta más conveniente
realizar dicha digitalización de datos a 8 bits ya que se envían los 3 bits restantes a la
plataforma terrestre para comprimir los datos antes de realizar la transmisión; una vez los
datos son recibidos en la plataforma terrestre son expandidos a 8bits por asuntos de
programación. (Sandwell, 2002)
Una vez realizados los procesamientos anteriores, los expertos en dichos procesos se refieren a
los resultados como la parte real e imaginaria de la señal, siendo estos los componentes en-fase
(I) y cuadratura (Q) (Torres, 2013):
𝐼 = 𝑒𝑛 − 𝑓𝑎𝑠𝑒 = 𝐴 cos 𝜃 (11)
𝑄 = 𝑐𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 = 𝐴 sin 𝜃 (12)
Ilustración 5: [Diagrama ubicación cartesiana de las componentes real e imaginaría de una imagen de radar].
Información obtenida de (Torres, 2013).
La amplitud (13) y fase (14) de la señal se definen por las siguientes ecuaciones (SARMAP,
2009):
𝐴 = √𝐼2 + 𝑄2 (13)
tan 𝜃 =
𝑄
𝐼
(14)
La fase y la amplitud son datos en números complejos, y son características indispensables para
realizar el enfoque de las imágenes SAR, la amplitud de las imágenes SAR es entonces la
reflectividad recolectada, la cual se determina por la habilidad que tiene el terreno de enviar la
energía incidente de regreso al radar; por otro lado las medidas de fase se deben a diversos efectos,
los cuales aparecen como ruido en la imagen con valores distribuidos uniformemente que varían
de 0° a 360°, la cual se vuelve significativa solo cuando uno de estos efectos son aislados debido
a la comparación de las imágenes de radar (Massonet & L.Feigl, 1998)

32
3.3.6.2 Procesos realizados por el usuario
Una vez se tienen los datos RAW, el procesador digital SAR, a través de un software, convierte
los datos de la señal RAW a una imagen SLC, siendo este producto el que contiene la información
de fase, y con lo cual es la usada para trabajar interferometría de radar. (Torres, 2013)
Para obtener la imagen SLC es necesario ejecutar en tierra los siguientes pasos:
a) Comprensión en rango: El pulso del radar es recuperado mediante la deconvolución4
, del
Chirp, lo cual se logra mediante la transformada de Fourier (Sandwell, 2002). Para
realizar el proceso de deconvolución del Chirp de los datos RAW, se utilizan filtros
adaptados, para mejorar los parámetros de enfoque (resolución espacial, y relación señal
ruido), los cuales reconstruyen la información de cada uno de los puntos tomados de la
superficie terrestre, a partir de los datos que retornan al sensor y que fueron medidos y
almacenados. (Torres, 2013)
b) Procesamiento de parches: El siguiente paso en el procesamiento de los datos, es enfocar
la imagen a lo largo de la trayectoria en dirección azimutal, lo cual se hace mediante el
proceso de las columnas, este procesamiento es llamado procesamiento de parches.
anteriormente antes de que existieran memorias con gran espacio, cada parche era
transpuesto mediante el uso de discos de alta velocidad para que el procesamiento se
pudiera realizar columna a columna, hoy en día los computadores multiprocesos pueden
procesar muchos parches en paralelo y acomodarlos en los archivos de salida en el orden
apropiado, debido a que los parches superpuestos con independientes. (Sandwell, 2002)
c) Migración de rango: Antes de realizar el enfoque de una imagen a lo largo de una sola
columna, las señales deben ser migradas de nuevo a una celda con rango constante, esto
es lo que se conoce como migración de rango, siendo la forma más sencilla de lograrlo,
realizar primero la transformada de Fourier de las columnas, en este caso cada
componente de Fourier corresponde a un único desplazamiento doppler, y también a un
único valor de migración de rango. Para un radar ideal, el primer componente debe ser el
doppler cero, el cual corresponde al punto en la superficie terrestre que es perpendicular
al vector de velocidad de la nave espacial, y el segundo componente debe ser el valor
positivo más pequeño, para lo cual se necesita un desplazamiento doppler y una pequeña
4
Operaciones matemáticas que se emplean para la restauración de señales para la recuperación de datos que han sido degradados
mediante procesos físicos (Glossary d. -S., 2017)

33
migración de las celdas del rango, y así sucesivamente todo los valores positivos y
negativos del espectro doppler (Sandwell, 2002).
d) Compresión azimutal: La compresión azimutal, se realiza mediante el patrón de
iluminación con lo cual se calcula la forma de la apertura, dicho cálculo se logra con la
generación de una segunda frecuencia modulada Chirp, donde los parámetros de este
dependerán de la velocidad de la nave espacial, del PRF y del rango absoluto (Sandwell,
2002).
3.3.7 Modos de adquisición
Los sistemas de radar presentan los siguientes modos de adquisición:
a) Stripmap SAR: Este modo de adquisición funciona mediante un haz que permanece
normal a la trayectoria de vuelo, en donde constantemente observa un ancho de terreno
llamado strip, siendo este paralelo a la trayectoria, este modo es muy útil a la hora de
producir imágenes de grandes áreas con una resolución relativamente burda
(SKOLNIK, 1990).Al operar bajo este modo de adquisición, la antena usualmente
ofrece al sistema la flexibilidad de seleccionar una franja de terreno cambiando el
ángulo de incidencia, pero a su vez tiene la limitación de tener un estrecho ancho de
franja (SARMAP, 2009)
b) scansar mode: En este modo de adquisición el área que es iluminada por cada pulso
emitido por el sistema SAR, se denomina sub-franja o sub-swath, durante la adquisición
de datos se comparte el tiempo de operación del radar entre dos o más sub-franjas
separadas, con el fin de obtener una sola imagen. Este modo no tiene la limitación de
franja estrecha que posee el modo strip map, ya que mediante la orientación electrónica
en elevación de la antena puede conseguir un ensanchamiento de esta (Sandwell, 2002).
Debido a la forma en la que se presentan los datos, para el uso de estos en
interferometría, cada una de las sub-franjas deben ser procesadas por separado, ya que
debe existir una sincronización alta en los ángulos de elevación para obtener un buen
producto, por esta razón estas imágenes no son muy recomendadas para el uso de
aplicaciones interferométricas (Torres, 2013)
c) spotligth mode: En este modo de adquisición la longitud de la antena incrementa, lo que
permite apunta e iluminar continuamente la franja de terreno observado, como el
objetivo principal es la resolución azimutal, esta se puede reducir a medida que el

34
tiempo de integración5
, incrementa proporcionalmente. Debido a que el ancho del haz
de la antena se mantiene fijo, el tiempo de iluminación se incrementa solo si el haz
ilumina continuamente el objetivo deseado (SKOLNIK, 1990)
Este modo tiene 3 características que lo diferencian del modo Stripmap, las cuales se
presentan a continuación (SARMAP, 2009):
• El modo spotligth ofrece una resolución azimutal mucha más fina, que la que
se obtiene en los productos obtenidos con el modo Stripmap, a pesar de que se
usa la misma antena física.
• Las imágenes spotligth ofrecen la posibilidad de obtener durante una sola
pasada, una imagen de una escena tomada con muchos ángulos.
• El modo spotligth logra imágenes eficientes de varias escenas pequeñas, a
diferencia del modo Stripmap, ya que este produce imágenes de una larga franja
de terreno.
3.3.8 Geometría de la adquisición SAR
Como se mencionó anteriormente, los sistemas SAR son cargados en una plataforma movible
satelital o área, con una altitud y velocidad uniforme, para producir una imagen de la superficie
terrestre. El movimiento subsecuente provee un escaneo a lo largo de la trayectoria de vuelo en
dirección azimutal, de esta manera el haz del radar es dirigido hacia los lados y hacia debajo de
la superficie, generalmente en dirección perpendicular a la trayectoria usando un ángulo
esquineado (SKOLNIK, 1990)
El haz es ancho en la dirección vertical y se interseca con la superficie en un ovalo con el eje
extendido en la dirección de la trayectoria cruzada o rango, el eco que se recibe desde los puntos
de la superficie, se recibe en un rango creciente, lo que logra que la digitalización de la señal en
el tiempo proporcione un escaneo en la dirección del rango, siendo esta dirección determinada
por el lado en el que el radar mire la escena (SKOLNIK, 1990).
a) Geometría en rango: la posición de un objetivo es una función del tiempo de transito
del pulso que se da entre el sensor y dicho objetivo, sin embargo, esta función es
proporcional a la distancia entre ellos. El plano de la imagen del radar se puede
considerar como cualquier plano que contiene la trayectoria de vuelo del sensor, en este
caso la proyección de los puntos de objetos individuales en dicho plano se llama plano
5
El tiempo de integración es el tiempo que transcurre entre los tiempos 𝑡1 y 𝑡2, durante el cual un objetivo se ilumina por la antena
(Glossary R. a., 2017)

35
de inclinación o slant range, el cual es proporcional a la distancia del sensor, lo que
causa una compresión no lineal de la información de la superficie de la imagen
(SARMAP, 2009)
En el caso del rango, se pueden presentar diferentes distorsiones debido a las diferencias
mínimas de elevación inducidos por el relieve, que se pueden presentar en el plano de
inclinación, estas distorsiones se conocen como foreshortening (escorzo), layover
(inversión por relieve) y shadow (sombra) (SARMAP, 2009).
b) Geometría de rango inclinado (slant range) vs geometría de rango terrestre (ground
range): La geometría original de los datos SAR, corresponde a un rango inclinado,
donde los datos son proyectados desde este a un rango terrestre (SARMAP, 2009)
Ilustración 6: [Relación rango inclinado y rango terrestre). Elaboración propia a partir de información
obtenida de (SARMAP, 2009)
Tal y como se observa en la imagen anterior la relación entre los datos SAR con su
geometría original, y los datos SAR proyectos, se da mediante la siguiente formula:
𝐺 𝑅 =
𝑆 𝑅
sin 𝜃
(15)
Los datos SAR proyectados al rango terrestre, tampoco se encuentran referenciados a
un sistema cartográfico, por lo que no cuentan con una corrección geométrica, por esta
razón la única manera de geo codificar de manera correcta los datos SAR, es mediante
la aplicación de un enfoque riguroso del doppler aprovechando los datos SAR, con su
geometría en rango inclinado original. (SARMAP, 2009)
a) Geometría azimutal: La frecuenta de la señal retro dispersada depende de la velocidad
relativa que existe entre el sensor y el objetivo, de esta manera, debido a que la antena

36
se va moviendo hacia los objetivos, partes de la señal que es reflejada por estos, se van
a registrar con una frecuencia mayor que la emitida por el sensor (SARMAP, 2009).
3.3.9 Distorsiones geométricas y geográficas
3.3.9.1 Geolocalización
Las imágenes producidas por sensores remotos incluyendo los sistemas sistema SAR, son
imágenes de la superficie terrestre, las cuales una vez se corrigen los errores geométricos, se
pueden considerar como un mapa con escala precisa y alta resolución. Sin embargo, una dificultad
significante para lograr la correcta interpretación de la imagen, recae en el proceso de
geolocalización, el cual determina la localización general de la imagen en coordenadas
geográficas (latitud y longitud) (Olmsted, 1993).
En el caso de los sistemas SAR, al ser instrumentos activos, proporcionan información muy
precisa sobre el alcance del objetivo y el historial Doppler de la señal retornada, estas cantidades
se pueden relacionar con la precisión de la nave espacial y de las coordenadas de la superficie
terrestre, con lo cual mediante la resolución de un conjunto de ecuaciones se posibilita la
obtención de la localización en la tierra de cada uno de los pixeles en la imagen, con una
resolución del orden de 100 metros, por otro lado, en el caso de los sensores pasivos (ópticos,
radiométricos), el método más efectivo para realizar el proceso de geolocalización, es mediante
el uso de los puntos TIE, de esta manera se logran comparar las características geográficas
conocidas entre la imagen y los datos de mapas obtenidos por métodos convencionales (Olmsted,
1993).
3.3.9.2 Geocodificación
La geocodificación, es la conversión de los datos de las imágenes SAR a un sistema de
coordenadas de mapa, este paso viene después de realizar la geolocalización. La presentación de
los datos en la grilla del mapa se encuentra en UTM, con lo cual es posible aplicar las ecuaciones
de localización para cada pixel por medio de la resolución de las GEI6
, con esto se logra convertir
las coordenadas geográficas a coordenadas de la grilla del mapa (Olmsted, 1993).
La geocodificación se realiza mediante una transformación de coordenadas, la cual se describe a
continuación (Olmsted, 1993):
(𝑖, 𝑗) ↔ (𝑆 𝑅, 𝑓𝑑𝑐) ↔ (𝑥, 𝑦, 𝑧) (16)
6
GEI: Sistema de coordenadas Geocentric Equatorial Inertial, usado universalmente para la trayectoria de objetos en la órbita local
terrestre (Olmsted, 1993)

37
(𝑥, 𝑦, 𝑧) ↔ (𝑅 𝑒, 𝑙𝑎𝑡, 𝑙𝑜𝑛𝑔) (17)
(𝑙𝑎𝑡, 𝑙𝑜𝑛𝑔) ↔ (𝑋, 𝑌) ↔ (𝑝, 𝑞) (18)
Donde 𝑖 y 𝑗 son el numero de pixeles en el rango oblico (slant range) de la imagen, 𝑆 𝑅 y 𝑓𝑑𝑐 son
el slant range y el centroide doppler, 𝑥, 𝑦, 𝑧 son las coordenadas GEI, 𝑅 𝑒, 𝑙𝑎𝑡, 𝑙𝑜𝑛𝑔 son el radio
local de la tierra y las coordenadas geograficas, 𝑋, 𝑌 son el este y norte en metros, y 𝑝, 𝑞 son el
numero de pixeles en la grilla del mapa de la imagen geocodificada (Olmsted, 1993).
La geocodificación se puede realizar mediante el uso de un elipsoide, en donde el proceso se lleva
a cabo sin el uso de un modelo digital de elevación (DEM), y mediante el terreno, el cual se lleva
a cabo mediante los datos provenientes de un DEM (SARMAP, 2009).
3.3.9.3 Calibración radiométrica
La calibración de los valores de retrodispersión son necesarios para la comparación de las
imágenes de radar adquiridas con diferentes sensores, o bien con imágenes obtenidas por el mismo
sensor, tomada mediante diferentes modos de adquisición o procesadas con diferentes métodos,
de esta manera para entender dicho proceso, es necesario tener en cuenta la siguiente
nomenclatura (SARMAP, 2009):
a) Beta cero 𝛽0
: el cuál es el coeficiente del brillo del radar o reflectividad, siendo esta por
unidad de área en el rango oblicuo (slant range) adimensional. Esta normalización tiene
la virtud que no requiere conocimiento del ángulo local de incidencia.
b) Sigma cero 𝜎0
: el coeficiente de retrodispersión es la medida convencional de la fuerza
de la señal reflejada por la distribución del retrodispersor, usualmente expresado en dB,
este es un numero normalizado de dimensiones, el cual compara la fuerza observada a
la que se espera desde un área de metro cuadrado. Sigma cero se define con respecto a
la normalidad del plano horizontal, y en general tiene una variación significante con el
ángulo de incidencia, la microonda y la polarización, así como las propiedades de
retrodispersión de la superficie en sí.
Por otro lado, la base para realizar la calibración radiométrica, es la ecuación de radar (descrita
anteriormente), así mismo involucra las correcciones para los siguientes aspectos (SARMAP,
2009):
a) Área retrodispersada: cada pixel de salida es normalizado por el área actual iluminada de
cada resolución de celda, la cual puede ser diferente debido a variaciones en la topografía
y al ángulo de incidencia.

38
b) Patrón de antena de ganancia Gt: el efecto de la variación de la antena de ganancia en
rango es corregida teniendo en cuenta la topografía (DEM), o la altura de referencia.
c) Perdida de propagación de rango: el poder recibido es corregido por los cambios en la
distancia del rango cercano al rango lejano.
3.3.9.4 Normalización radiométrica
Después de realizar la calibración radiométrica, las variaciones del coeficiente de retrodispersión,
son claramente identificables en la dirección del rango, esto debido a la energía retrodispersada
de los objetos iluminados. Esta normalización también depende del ángulo de incidencia, entre
más pequeño es este y mayor es el ancho de banda (swath), usados parada adquirir una imagen,
más fuerte será la variación del coeficiente de retrodispersión en la dirección del rango
(SARMAP, 2009).
3.3.9.5 Distorsiones inducidas por el terreno
Como se mencionó anteriormente, en la geometría del rango, se pueden presentar unas
distorsiones inducidas por el terreno, escorzo (foreshortening), layover (inversión por relieve), y
shadow (sombra), en la siguiente imagen de observan dichas distorsiones (SARMAP, 2009):
Ilustración 7: [Distorsiones de las imágenes de radar]. Elaboración propia a partir de información obtenida de
(SARMAP, 2009)
Como se observa en la imagen anterior el escorzo se da cuando la pendiente (∝) se encuentra
frente al sensor, es decir que (∝) se encuentra entre 0 𝑦 𝜃, debido a esto los objetos van a
presentar una reflectividad más brillante. Un ejemplo de esto se observa en las áreas montañosas,
ya que, en este caso, desde un punto de vista radiométrico las laderas que se orientan al SAR van
a aparecer en la imagen mucho más brillantes, así mismo estas imágenes van a presentar
distorsiones geométricas mucho mayores. (SARMAP, 2009)
La inversión por relieve es un caso extremo del escorzo, donde la pendiente (∝) es más grande
que el ángulo de incidencia (𝜃), causando que la parte superior e inferior de la pendiente (∝) se

39
encuentren invertidos en la imagen de radar, en este caso para disminuir el plano de inclinación
entre el sensor y el objetivo, es necesario incrementar la distancia horizontal, por otro lado la
sombra se causa por los objetos que cubren parte del terreno que se encuentra detrás de ellos
(SARMAP, 2009)
Es de aclarar que los efectos de foreshortening se pueden corregir durante el proceso de
calibración geométrica y radiométrica, asumiendo que hay disponibilidad de datos de un modelo
digital de elevación con una buena resolución, por otro lado, el layover y las áreas con sombras
se pueden calcular exactamente, pero no se pueden corregir (SARMAP, 2009).
3.3.10 Resoluciones de las imágenes SAR
La resolución espacial de los sistemas de radar de apertura real, se determinan por el tamaño de
la antena, la duración del pulso (𝜏), y el ancho del haz, de esta manera para obtener una buena
resolución espacial en un sistema de radar de apertura sintética, este simula la longitud de antena
de un sistema de apertura real (SARMAP, 2009).
a) Resolución en rango
Un radar de apertura real logra la resolución en rango, por la emisión de un breve pulso
rectangular intenso, luego de esto se muestrea la señal retornante y se promedia en
intervalos de tiempo más cortos que el pulso que se emite, cada valor que se promedia es
el valor de intensidad retro dispersada de la superficie en el rango inclinado, en la mitad
del tiempo de recorrido de ida y vuelta de la señal, ya que el intervalo promedio se
encuentra por debajo del pulso, la resolución en rango es directamente proporcional a lo
longitud del pulso (Olmsted, 1993).
En la siguiente formula se define la resolución en rango para un sistema RAR (SARMAP,
2009):
𝛿 𝑟𝑎 =
𝑐𝜏
2
(19)
Donde 𝑐 es la velocidad de la luz
La resolución en rango en un sistema SAR se limita fundamentalmente por el ancho de
banda del pulso que se transmite, es así que para lograr un amplio ancho de banda, es
necesario trasmitir un pulso de corta duración, sin embargo, la resolución radiométrica se
ve comprometida, ya que entre más bajo sea el pulso, más baja es la energía transmitida,
y más baja será dicha resolución, de esta manera para poder preservar la resolución
radiométrica, y obtener una buena resolución en rango, los sistemas de SAR generan un

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