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Sistema de Monitoreo de Bosques y Carbono para Colombia
Sentinel 1 para la detección y mapeo de cambios
por deforestación
Presentado por:
Cesar Augusto Valbuena Calderón
Contenido
1.Introducción
2.Área de estudio
3. Imágenes Sentinel 1
4. Pre-procesamiento
5. Procesamiento
6. Metodología
6.1. Comparación a nivel de pixel
6.2 Cambio Multitemporal (Stack)
6.3 Componentes principales
7. Resultado
7.1 Comparación
8. Conclusiones y recomendaciones
1. Introducción
• Misión Sentinel 1
• Especificaciones imágenes
• Alertas tempranas
https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-1
Radar longitud de onda y penetración
(Bosque en color rojo en la imagen SAR ).
Sentinel 1 (SAR)
banda C
Cuantificación
Nacional de
Deforestación
- Superficie de Bosque
- Superficie de
Cambio en el Bosque
-Tasa de deforestación
Monitoreo
de Carbono
- Stocks
carbono
- Emisiones
GEI
Alertas
Tempranas
Identificación
áreas críticas
Desde 2013
Anual
Semestral
2014
Desde 2016
Trimestral
IDEAM realiza Monitoreo de la superficie de Bosque natural
basado en el uso eficiente de Imágenes de Satélite.
Costo – eficiente
Semi-Automatizado
Ahorro de tiempo
950 IMÁGENES LANDSAT 2014.
COMPUESTO TEMPORAL 2014
DETECCIÓN DE CAMBIOS DEFORESTACIÓN (PÉRDIDA DE BOSQUE, INDICADO EN COLOR ROJO).
Detección semestral de cambios
en la cobertura de bosque, que
se agregan en núcleos activos
de deforestación a nivel
nacional.
Imágenes satelitales se
procesan con algoritmos
automatizados para detectar
cambios en el bosque.
Núcleo 5: Norte occidente de Guaviare.
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Mapas Alertas
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CONCENTRACIÓN DE
PUNTOS DE
DEFORESTACIÓN, SEMESTRE
I - 2015
0
5000
10000
15000
20000
25000
1990-2000 2000-2005 2005-2010 2010-2012 2012-2013
Deforestación anualizada (ha)
La deforestación para el periodo
2013 – 2014 fue de 6892 ha.
IDEAM
Corporación
CDA
DTAM
TRABAJO CONJUNTO CON AUTORIDADES
AMBIENTALES REGIONALES
Monitoreo Deforestación.
Control y vigilancia Autoridad ambiental
Imágenes sobrevuelo
Enero 2016 (Cortesía
FCDS/US-DOI)
2. Área de estudio
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4. Pre-procesamiento
Cadena de pre-procesamiento Sentinel 1. Desde Single look Complex (SLC)
a nivel Ground range detect (GRD).
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Algunas etapas de pre-procesamiento son:
Ventanas para calibración radiométrica y multilook imagen Sentinel 1.
Corrección terreno
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Ventajas:
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automatizada.
- Mejora la textura de la imagen
Gamma-MAP
Áreas con vegetación natural producen speckle con
distribución Gamma.
5. Procesamiento
• Polarización
• Orientación (ascendente-descendente)
• Angulo de incidencia
• Condiciones climáticas
Comparación a nivel
de imágenes
6. Metodología
6.1. Comparación a nivel de pixel
6.2 Cambio Multitemporal (Stack)
Composición de color (R= sentinel-1 diciembre , G= sentinel-1 enero , B= sentinel-1
marzo)
6.3 Componentes principales
- Compilado bandas (layer Stack)
- Generación componentes
- Identificación umbrales de cambios por deforestación
- Extracción rangos (modelo)
Modelo extracción de cambio .
Modelo componentes principales - Correlación
Mosaico
Cambios (rojo) con imagen óptica (izquierda)
vs radar (derecha)
Polígonos cambio
Eliminar polígonos pequeños
(opcional)
7. Resultado
Bosque (verde)
No bosque (blanco)
Polígonos de cambio (rojo).
Corazón Amazonia
Mapa de cambio
7.1 Comparación
Imagen componente cambio raster Sentinel 1 (radar ) corresponde letra a) cambios color oscuro.
Mapa cambio Landat / Sentinel 2 (óptica) corresponde letra b) cambios color rojo.
Caso 1:
a)
b)
Caso 2:
a) b)
Caso 3:
a) b)
Caso 4:
a) b)
8. Conclusiones y recomendaciones
- Se identificaron cambios en el área de Corazón de la Amazonia para la época en estudio por posible deforestación .
- Se encontraron similitudes en polígonos de cambio entre el mapa obtenido con Sentinel 1(Radar) y el mapa de cambio generado con información
de Landsat / Sentinel 2 (óptico) para el mismo periodo de tiempo en comparación.
Los mejores resultados obtenidos pueden corresponder a:
• Uso de adecuados parámetros de pre-procesamiento y metodologías.
Se recomienda:
• Uso de imágenes Sentinel 1 con multipolarizacion (VV) y (VH) para la generación de mapas de bosque y detección de cambios por deforestación.
• Análisis multitemporal de imágenes en base a estadísticas y texturas.
• Utilizar para detección de cambios componentes principales.
• Aplicar adecuados filtros a las imágenes para disminuir speckle (ruido).
• Realizar fusión de imagenes radar y óptica (Sentinel 1 y 2)
• Implementar el uso automatizado de imágenes (SAR) Sentinel-1 como apoyo a la generación de alertas tempranas por deforestación.
GRACIAS POR SU ATENCIÓN
Mayor información
smbyc@ideam.gov.co
Sugerencias o inquietudes:
Contacto:
MSc. Cesar Augusto Valbuena Calderón
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Sentinel 1 para la detección y mapeo de cambios por deforestación

  • 1. Sistema de Monitoreo de Bosques y Carbono para Colombia Sentinel 1 para la detección y mapeo de cambios por deforestación Presentado por: Cesar Augusto Valbuena Calderón
  • 2. Contenido 1.Introducción 2.Área de estudio 3. Imágenes Sentinel 1 4. Pre-procesamiento 5. Procesamiento 6. Metodología 6.1. Comparación a nivel de pixel 6.2 Cambio Multitemporal (Stack) 6.3 Componentes principales 7. Resultado 7.1 Comparación 8. Conclusiones y recomendaciones
  • 3. 1. Introducción • Misión Sentinel 1 • Especificaciones imágenes • Alertas tempranas https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-1
  • 4. Radar longitud de onda y penetración
  • 5. (Bosque en color rojo en la imagen SAR ). Sentinel 1 (SAR) banda C
  • 6. Cuantificación Nacional de Deforestación - Superficie de Bosque - Superficie de Cambio en el Bosque -Tasa de deforestación Monitoreo de Carbono - Stocks carbono - Emisiones GEI Alertas Tempranas Identificación áreas críticas Desde 2013 Anual Semestral 2014 Desde 2016 Trimestral
  • 7. IDEAM realiza Monitoreo de la superficie de Bosque natural basado en el uso eficiente de Imágenes de Satélite. Costo – eficiente Semi-Automatizado Ahorro de tiempo 950 IMÁGENES LANDSAT 2014. COMPUESTO TEMPORAL 2014
  • 8. DETECCIÓN DE CAMBIOS DEFORESTACIÓN (PÉRDIDA DE BOSQUE, INDICADO EN COLOR ROJO).
  • 9. Detección semestral de cambios en la cobertura de bosque, que se agregan en núcleos activos de deforestación a nivel nacional. Imágenes satelitales se procesan con algoritmos automatizados para detectar cambios en el bosque.
  • 10. Núcleo 5: Norte occidente de Guaviare. (Marginal de la Selva). Mapas Alertas Tempranas por Deforestación Cortesía: FCDS/US-DOI, 2015 Cortesía: FCDS/US-DOI, 2015 Cortesía: FCDS/US-DOI, 2015 Cortesía: FCDS/US-DOI, 2015 Cortesía: FCDS/US-DOI, 2015
  • 11. CONCENTRACIÓN DE PUNTOS DE DEFORESTACIÓN, SEMESTRE I - 2015 0 5000 10000 15000 20000 25000 1990-2000 2000-2005 2005-2010 2010-2012 2012-2013 Deforestación anualizada (ha) La deforestación para el periodo 2013 – 2014 fue de 6892 ha. IDEAM Corporación CDA DTAM TRABAJO CONJUNTO CON AUTORIDADES AMBIENTALES REGIONALES Monitoreo Deforestación. Control y vigilancia Autoridad ambiental
  • 12. Imágenes sobrevuelo Enero 2016 (Cortesía FCDS/US-DOI)
  • 13. 2. Área de estudio Corazón Amazonia Mapa alertas tempranas por deforestación – Corazón Amazonia. Elaborado a partir de imágenes ópticas
  • 14. 3. Imágenes Sentinel 1 Reporte preliminar: Sentinel 1 (SAR) Diciembre 2015 a Marzo 2016. Doble polarización VV y VH Scansar vs Sentinel satelite sensor id_imagen fecha resolucion espacial tipo producto polarizacion almacenamiento fuente region proyecto pais Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20141010T104311_20141010T104336_002766_0031C4_2E68 10/10/2014 10 GRDH vv G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy1 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20141127T104310_20141127T104335_003466_0040FA_CA87 27/11/2014 10 GRDH vv G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy5 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SDV_20141202T231258_20141202T231323_003547_0042D5_8413 02/12/2014 10 GRDH vv + vh G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy3 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20141226T231249_20141226T231314_003897_004ACD_EA7E 26/12/2014 10 GRDH vv G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy7 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_RAW__0SSV_20141226T231245_20141226T231318_003897_004ACD_6902 26/12/2014 10 RAW vv G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy8 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Sentinel-2 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20150114T104309_20150114T104334_004166_0050DB_879A 14/01/2015 10 GRDH vv G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy9 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_RAW__0SSV_20150119T231244_20150119T231317_004247_0052AD_9F7C 19/01/2015 10 RAW vv G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy9 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Sentinel-1 SAR-C S1A_IW_GRDH_1SSV_20150119T231248_20150119T231313_004247_0052AD_FA0C 19/01/2015 10 GRDH vv G:gis_nascasciencek&cphase4_20 14-2018inputsjaxafy11 https://scihub.esa.int/dhus/ Caqueta Forest Monitoring Colombia Descarga: https://scihub.copernicus.eu/
  • 15. Evaluación preliminar imágenes Fecha 2= MarzoFecha 1= Diciembre Estable ? Análisis comparativo imágenes de época seca-humedad
  • 16. 4. Pre-procesamiento Cadena de pre-procesamiento Sentinel 1. Desde Single look Complex (SLC) a nivel Ground range detect (GRD). Sofware: http://step.esa.int/main/download/
  • 17. Algunas etapas de pre-procesamiento son: Ventanas para calibración radiométrica y multilook imagen Sentinel 1.
  • 19. Filtros Desventajas: - Pérdida de información radiométrica - Pérdida de bordes (Ej. Mean low pass filters) Ventajas: - Mejora la discriminación de los objetos - Mejora los resultados de segmentación automatizada. - Mejora la textura de la imagen Gamma-MAP Áreas con vegetación natural producen speckle con distribución Gamma.
  • 20. 5. Procesamiento • Polarización • Orientación (ascendente-descendente) • Angulo de incidencia • Condiciones climáticas Comparación a nivel de imágenes
  • 22. 6.2 Cambio Multitemporal (Stack) Composición de color (R= sentinel-1 diciembre , G= sentinel-1 enero , B= sentinel-1 marzo)
  • 23. 6.3 Componentes principales - Compilado bandas (layer Stack) - Generación componentes - Identificación umbrales de cambios por deforestación - Extracción rangos (modelo) Modelo extracción de cambio . Modelo componentes principales - Correlación
  • 24. Mosaico Cambios (rojo) con imagen óptica (izquierda) vs radar (derecha) Polígonos cambio Eliminar polígonos pequeños (opcional)
  • 25. 7. Resultado Bosque (verde) No bosque (blanco) Polígonos de cambio (rojo). Corazón Amazonia Mapa de cambio
  • 26. 7.1 Comparación Imagen componente cambio raster Sentinel 1 (radar ) corresponde letra a) cambios color oscuro. Mapa cambio Landat / Sentinel 2 (óptica) corresponde letra b) cambios color rojo. Caso 1: a) b)
  • 30. 8. Conclusiones y recomendaciones - Se identificaron cambios en el área de Corazón de la Amazonia para la época en estudio por posible deforestación . - Se encontraron similitudes en polígonos de cambio entre el mapa obtenido con Sentinel 1(Radar) y el mapa de cambio generado con información de Landsat / Sentinel 2 (óptico) para el mismo periodo de tiempo en comparación. Los mejores resultados obtenidos pueden corresponder a: • Uso de adecuados parámetros de pre-procesamiento y metodologías. Se recomienda: • Uso de imágenes Sentinel 1 con multipolarizacion (VV) y (VH) para la generación de mapas de bosque y detección de cambios por deforestación. • Análisis multitemporal de imágenes en base a estadísticas y texturas. • Utilizar para detección de cambios componentes principales. • Aplicar adecuados filtros a las imágenes para disminuir speckle (ruido). • Realizar fusión de imagenes radar y óptica (Sentinel 1 y 2) • Implementar el uso automatizado de imágenes (SAR) Sentinel-1 como apoyo a la generación de alertas tempranas por deforestación.
  • 31. GRACIAS POR SU ATENCIÓN Mayor información smbyc@ideam.gov.co Sugerencias o inquietudes: Contacto: MSc. Cesar Augusto Valbuena Calderón Mail: cavalbuenac@yahoo.com