Estimación de la Subsidencia de la Ciudad de Bogotá Mediante Imágenes de Radar y Técnicas de Inteferometria Diferencial DinSar

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA

ESTIMACIÓN DE LA SUBSIDENCIA DE LA CIUDAD DE BOGOTÁ MEDIANTE

IMÁGENES DE RADAR Y TÉCNICAS DE INTEFEROMETRIA DIFERENCIAL

DINSAR

ANGIE PAOLA HURTADO ACOSTA

PAOLA ANDREA SUAREZ JAIMES

BOGOTÁ

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA

ESTIMACIÓN DE LA SUBSIDENCIA DE LA CIUDAD DE BOGOTÁ MEDIANTE

IMÁGENES DE RADAR Y TÉCNICAS DE INTEFEROMETRIA DIFERENCIAL

DINSAR

ANGIE PAOLA HURTADO ACOSTA 20121025084

PAOLA ANDREA SUAREZ JAIMES 20121025080

PROYECTO DE GRADO COMO REQUISITO PARCIAL PARA OPTAR AL

TÍTULO DE INGENIERO CATASTRAL Y GEODESTA

DIRECTOR

MSC. JOSÉ LUIS HERRERA ESCORCIA

BOGOTÁ, COLOMBIA

NOTA DE ACEPTACIÓN

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FIRMA DEL DIRECTOR

JOSÉ LUIS HERRERA ESCORCIA

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FIRMA DEL JURADO

Agradecimientos

Agradecemos a la Universidad Distrital Francisco José de Caldas por abrir sus puertas y recibirnos para la formación y obtención del futuro título de Ingenieras Catastrales y Geodestas.

Especial agradecimiento al Semillero de Investigación GEIPER que hace parte del Grupo de Investigación NIDE, por permitirnos integrar este grupo con el objetivo de investigar, reflexionar y buscar soluciones a los problemas que rodean a nuestra comunidad.

Tabla De Contenido

7.3 Radar de apertura sintética (SAR) ... 12

7.3.1 Principios Básicos. ... 13

7.5 Interferometria Diferencial SAR (DInSAR) ... 29

7.5.1 Fase interferometrica ... 29

7.5.2 Fuentes de ruido en la fase interferometrica. ... 30

7.6 Sentinel 1 ... 33

7.7 Plataforma de aplicación Sentinel (SNAP) ... 40

8 Metodología ... 41

8.7 Estimación de velocidades de deformación del terreno ... 50

9 Resultados y Análisis ... 53

9.1 Comparación Subsidencia con los valores del SGC ... 58

9.2 Consecuencias de la subsidencia en la zona de estudio ... 59

10 Conclusiones ... 64

11 Anexos ... 65

12 Referencias ... 66

Lista de Figuras: Figura 1: Subsidencia por extracción de agua. ... 10

Figura 2: Componentes de un sistema de teledetección. ... 12

Figura 3: Fase de la señal trasmitida. ... 14

Figura 4: Retro-dispersión de la señal en las diferentes superficies. ... 18

Figura 5: Relación Rango inclinado y Rango Terrestre. ... 20

Figura 6: Descripción de Resolución en Azimuth. ... 22

Figura 7: Geometría básica de la interferometría SAR para la determinación de la altura topográfica. ... 24

Figura 8: Geometría básica de la interferometría SAR para la determinación del desplazamiento. ... 27

Figura 9: Diagrama de adquisición de imágenes en un caso de subsidencia entre dos pases de satélite. ... 31

Figura 10: Modos Sentinel-1. ... 35

Figura 11: Disponibilidad de producto operativo para cada nivel. ... 37

Figura 12: Representación gráfica de los productos principales de Sentinel-1... 38

Figura 13: Metodología. ... 41

Figura 14: Proceso del Corregistro. ... 44

Figura 15: Coherencia estimada entre el par interferometrico de imágenes 10/11/2015 y 4/12/2015. ... 46

Figura 16: Interferograma antes y después del deburst ... 46

Figura 17: Interferograma con filtro Goldstein. ... 48

Figura 19: Fase interferometrica desenvuelta. ... 50

Figura 20: Representación de distorsión en las imágenes. ... 52

Figura 21: Corrección geométrica. ... 53

Figura 22: Subsidencia presentada en el año 2016. ... 55

Figura 23: Subsidencia presentada en el año 2017 ... 56

Figura 24: Área afectada por la baja coherencia de los datos existentes. ... 57

Figura 25: Ac 72, Localidad de Engativá ... 60

Figura 26: Calle 18 con Carrera 69b ... 60

Figura 27: Mapa de los valores de subsidencia del área urbana de la ciudad de Bogotá para el periodo 2016. ... 63

Figura 28: Mapa de los valores de subsidencia del área urbana de la ciudad de Bogotá para el periodo 2017. ... 63

Lista de Tablas: Tabla 1: Características de las Imágenes del Satélite Sentinel 1 empleadas en el proyecto...42

Tabla 2: Fecha de las imágenes empleadas en el presente proyecto. ... 43

Tabla 3: Pares interferómetricos generados, línea base y su resolución temporal. ... 54

1. Introducción

Una subsidencia es el movimiento lento y progresivo de la superficie topográfica caracterizado por ser de componente vertical, es decir, hace referencia al hundimiento paulatino de la corteza terrestre, continental o submarina. La subsidencia terrestre, en la cual se centra el presente trabajo, es un fenómeno que implica el asentamiento de la superficie terrestre en un área extensa debido a varios factores, que pueden ser naturales o causados por el impacto de una gran variedad de actividades humanas (Bear & Corapcioglu, 2012).

La subsidencia es un fenómeno geológico que no suele ocasionar víctimas mortales, aunque los daños materiales que causa pueden llegar a ser cuantiosos. Es de gran importancia en zonas urbanas, donde los perjuicios ocasionados pueden llegar a ser ilimitados, suponiendo un riesgo importante para edificaciones, canales, conducciones, vías de comunicación, así como todo tipo de construcciones asentadas sobre el terreno que se deforma (Tomás, Herrera, Delgado, & Peña, 2009).

Dado lo anterior el fenómeno de subsidencia se convierte en una variable de gran importancia para el desarrollo urbano de Colombia. En los últimos años se han realizado estudios en los cuales se determina que la principal causa de este fenómeno en los polos de desarrollo del país es por acción antrópica debido a la explotación de recursos geológicos tal como es el caso de la minería y extracción de aguas subterráneas. El crecimiento desmesurado que ha llevado la ciudad de Bogotá en los últimos años ha hecho que los municipios aledaños se conviertan en ciudades dormitorio y que la capital día a día congregue más personas provenientes de estos lugares.

velocidades de deformación del terreno. Los resultados permiten determinar la incidencia de este fenómeno en la ciudad con el objetivo de implementar estrategias en la toma de decisiones que orienten y brinden bases sólidas en el ordenamiento y planeación del territorio.

2. Descripción Del Problema

Actualmente Bogotá cuenta con más de 7.500.000 habitantes y es la ciudad más poblada de Colombia (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, 2009) y la sexta en Latinoamérica (United Nations, 2014). Esta ha presentado en los últimos siglos un crecimiento acelerado importante por su costado Norte, Occidental, y Sur. Luego de la colonización la ciudad de Bogotá formo sus primeros asentamientos urbanos en el centro de esta, constituyendo la localidad de Teusaquillo primordialmente (Rivadeneira, 2001). Con el pasar de los años la ciudad de Santa Fe de Bogotá como se llamaba hacia los años 1800 fue recibiendo alrededor de 1000 familias nuevas, es por eso que la ciudad pasa de contar con 21.394 habitantes en 1801 a 100.000 en 1905 y a 200.000 en 1927, ya que entre estos dos años la ciudad creció 3,6 veces en su tamaño. Luego al llegar al siglo XX la ciudad empezó un crecimiento acelerado acentuándose más hacia el Norte y el Sur de esta, absorbiendo localidades aledañas tales como Suba y Engativá que para ese entonces eran municipios independientes (Alcaldía Local de Suba, 2013).

occidental, ya que aproximadamente hace unos cuarenta años se ha empezado a realizar una explotación desmesurada de estas por la degradación que presentan las corrientes superficiales.

El exceso de extracción de agua entre otras explotaciones realizadas en la Sabana de Bogotá ha provocado que en la ciudad se presente subsidencia a lo largo de toda su extensión. Es así como este proyecto pretende apoyar los estudios de subsidencia en la ciudad de Bogotá, aplicando una metodología de deformación y generación de diferencias de fase (DinSAR) obtenidas a partir de imágenes de Radar y un post-procesamiento generando interferogramas, con el fin de obtener una estimación de las zonas y las cantidades métricas de subducción. Una de las ventajas más notables de la técnica DInSAR y que la hace técnicamente viable es que, a diferencia de las técnicas tradicionales de monitorización de subsidencias como el GPS y la nivelación geométrica de precisión, puede cubrir grandes áreas (hasta 10.000 km2), facilitando la recolección y procesamiento de gran cantidad de datos con un bajo coste (Sillerico, Marchamalo, Rejas, & Martínez, 2010).

Este estudio se convierte en una herramienta para analizar, organizar y planificar de mejor manera el territorio, con el fin de que se logre encaminar el ordenamiento de Bogotá, hacia una ciudad con grandes capacidades y competitiva a nivel mundial.

3. Justificación

producción económica de la Sabana depende del agua subterránea (Hermelín & Agudelo, 2007).

Según datos proporcionados por el DAMA (Departamento Administrativo del Medio Ambiente) y la CAR (Corporación Autónoma Regional) afirman que para el año 2004 de 6000 pozos en explotación solo 1600 eran legales, causa por la cual en los últimos años se ha detectado el descenso de varios metros de los niveles de agua subterránea, presentándose así subsidencia (Hermelín & Agudelo, 2007).

La revolución digital ha facilitado el proceso de captura, almacenamiento y distribución de la información, es así como en la actualidad es común encontrarse con un sinfín de imágenes de las cuales podemos extraer gran cantidad de datos dependiendo del interés; tales como lo son las imágenes de Radar, las cuales presentan una característica especial, puesto que estas brindan imágenes en cualquier condición atmosférica, lo que permite realizar un monitoreo de una zona de estudio constantemente con diferentes técnicas. La Interferometría diferencial DInSAR es una novedosa técnica de teledetección, en donde se genera un interferograma a partir de dos imágenes de una misma zona. Además de ser de gran precisión puede llegar a combinar datos geológicos, morfológicos, sismológicos, etc., por lo que se muestra muy eficaz a la hora de generar cuantificación de deformaciones superficiales en el terreno (Delgado et al., 2011; Sousa et al., 2010; Tomás et al., 2010).

4. Objetivos

4.1Objetivo General

Implementar la técnica de interferometria diferencial DInSAR para obtener la subsidencia de la ciudad de Bogotá, haciendo uso de las imágenes del satélite SENTINEL.

4.2Objetivos Específicos

1. Analizar y procesar interferogramas formados con pares de imágenes SENTINEL obtenidas desde el año 2015 hasta el año 2017.

2. Obtener los valores métricos de subsidencia para la zona de estudio.

3. Generar cartografía que permita identificar los diferentes niveles de subsidencia que se presentan en el área urbana de la ciudad de Bogotá.

5. Alcance Del Proyecto

Este proyecto se desarrollará en la zona urbana de la cuidad de Bogotá, y es allí donde se hará la medición de la subsidencia mediante la información obtenida por las imágenes de Radar de apertura sintética (SAR) aplicando técnicas de interferometría DInSAR.

Se pretende que las imágenes obtenidas del satélite SENTINEL puedan ser procesadas, y se den en un intervalo de tiempo no muy grande, con el fin de obtener la correlación adecuada entre estas, y una información final coherente respecto a los valores métricos de subsidencia presentados en la ciudad, respondiendo a preguntas como:

• ¿La ciudad de Bogotá presenta subsidencia a lo largo de toda su extensión?

• ¿Cuál es el valor métrico de subsidencia de la ciudad de Bogotá en determinado periodo de tiempo?

• ¿Cuáles son los lugares de la ciudad donde se presenta mayor subsidencia?

La información insumo para este proyecto será obtenida a través de la ESA (Agencia Espacial Europea) y su misión Sentinel-1 desarrollada por la iniciativa Copérnico, la cual proporciona imágenes de Radar de características SAR en la banda C. Así mismo se usará el software SNAP proporcionado por la misma compañía y en complemento a esto se hará uso del software SNAPHU con el fin de obtener resultados óptimos.

6. Estudios Anteriores

En la ciudad de Bogotá el fenómeno de subsidencia se ha venido estudiando desde los años 90 y fue INGEOMINAS la entidad que tuvo mayores avances entre 1996 y 1999 con ocasión de los estudios de Microzonificación Sísmica de Bogotá, el cual realizó para el Distrito. En los citados estudios se obtuvo valiosa información sobre los suelos de Bogotá, se realizó una caracterización en profundidad de los depósitos de arcilla, se instalaron y monitorearon piezómetros en diferentes sitios y se hicieron mediciones de deformaciones, todo ello mediante la instalación de una red que lamentablemente no existente hoy en día (Sánchez, Arciniegas, & Abaunza, 2010).

Por otra parte, en el periodo comprendido entre 2006 y 2009, se realizó un estudio de subsidencia co-eruptiva en el volcán Galeras mediante técnicas InSAR, en donde se utilizaron datos de radar de banda L (23,6 cm de longitud de onda) adquiridos, para estudiar 15 volcanes activos a lo largo del segmento colombiano de la Zona Volcánica del Norte. Se realizó el análisis de 100 interferogramas, lo que mostró que la mayoría de los volcanes no se deformaban. Sin embargo, los interferogramas independientes muestran un hundimiento promedio de 3 cm en el flanco noreste de Galeras, coincidiendo con la erupción de enero de 2008. Se combinaron datos InSAR, mediciones de campo y modelado de fuentes para determinar el origen, tamaño y ubicación de la fuente de hundimiento en Galeras. Los resultados sugieren que la señal fue causada por la deflación de la cámara de magma asociada con el evento de enero de 2008. El modelado da una idea de la profundidad a la fuente (~ 2 km) y un cambio de volumen (-6,5 × 105 m3 ) que es consistente con el derivado del modelado de las inclinaciones contemporáneas y el volumen de material erupcionado. Los resultados de InSAR corroboran la hipótesis de almacenaje magmático bajo Galeras y proporcionan la primera pieza de evidencia que se puede vincular a una erupción en particular (Parks, Mather, Amelung, & Medina, 2011).

significativa separación lateral de la fuente y el volcán del Nevado del Ruiz (Lundgren & López, 2015).

7. Marco Teórico

7.1Subsidencia

El servicio geológico de los estados unidos (USGS) en el informe 1182 (Galloway, Jones, & Ingebritsen, 1999) define subsidencia como el asentamiento gradual o hundimiento repentino de la superficie de la tierra debido a un movimiento subsuperficial de los materiales de la tierra. Por otra parte, en el “Dictionary of Mining, Mineral, and Related Terms” editado por la oficina de minas de Estados Unidos en 1996 se define como el hundimiento inesperado o asentamiento gradual descendiente de la superficie de la tierra sin movimiento horizontal o con movimiento horizontal pequeño. Este movimiento no está restringido en tasa, magnitud ni área implicada. Puede estar causada por procesos geológicos naturales, como disolución, deshielo, compactación, deformación lenta de la corteza o retirada de lava fluida por debajo de la corteza sólida, o por actividades humanas, como minería subsuperficial o la extracción de petróleo o agua subterránea (Fernández, 2009).

La subsidencia se clasifica en dos grupos ENDÓGENA, causada por procesos originados dentro del planeta es decir asociados a procesos geológicos internos, y EXÓGENA, la cual hace referencia a los procesos de deformación superficial relacionados con la compactación natural o antrópica de los suelos (Prokopovich, 1986; Tomás et al., 2009).

En la figura 1 se muestra como la extracción de fluidos (agua, gas o petróleo) desde el terreno puede causar importantes valores de subsidencia como consecuencia del cierre gradual de los huecos rellenos por el fluido extraído (Tomás et al., 2009).

Figura 1: Subsidencia por extracción de agua.

Fuente: (Tomás et al., 2009).

7.2Teledetección

La teledetección es la recopilación de datos a distancia, ya sea de un objeto o área. En el campo de las ciencias de la Tierra la teledetección es entendida como una técnica que tiene por objeto la captura, tratamiento y análisis de imágenes digitales tomadas desde satélites artificiales (Pérez & Muñoz, 2006). En la mayoría de los casos, la percepción remota implica la lectura activa o pasiva de una variedad de radiaciones del espectro electromagnético a medida que se emiten, reflejan o dispersan del objeto o fenómeno observado. También se pueden usar otras señales propagadas (como ondas de sonido) (Blumenthal, 2013).

prácticamente la totalidad de la superficie del planeta y, por ello, nos proporcionan datos sobre zonas remotas y de difícil acceso, océanos y regiones cubiertas por hielo donde, de no ser por esta técnica, la información sería difícil de conseguir. La visión sinóptica de amplias zonas del planeta permite la observación de fenómenos (relieve, estructuras geológicas, dinámica litoral y marina, distribución de coberturas y suelo) que no serían identificables trabajando a escalas más detalladas. Estas ventajas son válidas tanto para territorios geográficamente amplios como pequeños dada la disponibilidad de imágenes de diferente resolución espacial (mínimo detalle espacial (píxel) que registra un sensor) (Sobrino & Rodríguez, 2001).

Como lo establece (Chuvieco, 1995) y como se puede observar en la figura 2 un sistema de teledetección está compuesto por los siguientes elementos:

1. Fuente de Energía: Es el emisor de la radiación electromagnética que llegara a la superficie terrestre y que posteriormente será detectada por el sensor. Puede ser el sol (como fuente natural sensores pasivos) o el mismo sensor (como fuente artificial -sensores activos).

2. Cubierta Terrestre: Formada por distintas masas de vegetación, suelo, agua o infraestructura. Esta recibe la radiación electromagnética proveniente de la fuente de energía, y la refleja o emite de acuerdo a sus características físicas.

3. Sistema Sensor: Constituido por el sensor mismo y la plataforma que lo sustenta. El sistema tiene como función captar la energía emitida por la cubierta terrestre, codificarla y grabarla o enviarla directamente al sistema de recepción.

4. Sistema de recepción: Este sistema recibe la información transmitida por la plataforma y la guarda en un formato específico y apropiado.

6. Usuario Final: Es quien finalmente recibirá y utilizará la información ya procesada por el analista para fines específicos.

Figura 2: Componentes de un sistema de teledetección.

Fuente: (Chuvieco, 1995).

7.3Radar de apertura sintética (SAR)

Synthetic Aperture Radar (SAR) es un sistema de imágenes de microondas. Tiene

7.3.1 Principios Básicos.

Según (Wasowski, 2006), la imagen generada por un SAR 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”); es decir, una matriz bidimensional formada por columnas y filas de elementos de imagen pequeña (píxeles). Cada píxel está asociado con un área pequeña de la superficie de la Tierra (llamada celda de resolución). Cada píxel proporciona un número complejo que transporta la información de amplitud y fase sobre el campo de microondas retrodispersada por todos los difuminadores (rocas, vegetación, edificios, etc.) dentro de la celda de resolución correspondiente proyectada en el suelo (citado por Fletcher et al., 2007).

Diferentes filas de la imagen están asociadas con diferentes ubicaciones de azimut, mientras que diferentes columnas indican diferentes ubicaciones de rango inclinado. La ubicación y la dimensión de la celda de resolución en azimut y coordenadas de rango inclinado dependen únicamente de las características del sistema SAR (Fletcher et al., 2007).

Un satélite lleva un radar con la antena apuntando a la superficie de la Tierra en el plano perpendicular a la órbita. La inclinación de la antena con respecto al nadir se denomina ángulo fuera del nadir y en los sistemas contemporáneos suele estar en el rango entre 20 ° y 50 °. Debido a la curvatura de la superficie de la Tierra, el ángulo de incidencia de la radiación en un terreno plano horizontal es mayor que se encuentra fuera del nadir (Fletcher et al., 2007).

Los sistemas operacionales de satélites SAR funcionan en una de las siguientes bandas de microondas (ya sea de constelaciones en órbita actualmente, como de satélites que ya no están en órbita, pero que las imágenes tomadas están disponibles):

• Banda L: 1.2 GHz (la J-ERS japonesa y ALOS/ALOS-2)

• Banda X - 10 GHz (el X-SAR alemán-italiano en las misiones del transbordador, TerraSAR-X).

La radiación transmitida desde el radar debe alcanzar a los dispersores en el suelo y luego volver al radar para formar la imagen SAR (viaje bidireccional). Los dispersores a diferentes distancias del radar (diferentes rangos de inclinación) introducen diferentes retrasos entre la transmisión y la recepción de la radiación. Debido a la naturaleza casi puramente sinusoidal de la señal transmitida, este retardo τ es equivalente a un cambio de fase φ entre señales transmitidas y recibidas. El cambio de fase es, por tanto, proporcional a la distancia de recorrido bidireccional 2R de la radiación dividida por la longitud de onda transmitida λ (Fletcher et al., 2007).

Figura 3: Fase de la señal trasmitida.

Fuente: (Fletcher et al., 2007)

En la práctica, debido a la enorme relación entre la dimensión de celda de resolución (del orden de algunos metros) y la longitud de onda, el cambio de fase que pasa de un píxel a otro dentro de una única imagen SAR parece aleatorio y sin utilidad práctica (Fletcher et al., 2007).

7.3.2 Ecuación de Radar

La ecuación de radar permite evaluar las características y factores que influyen en el rendimiento de esta, representada por la señal recibida (𝑃_𝑟) como:

𝑃

_𝑟

=

_{4𝜋 𝑅}𝑃𝑡 𝐺𝑡₂

∗

_4𝜋𝑅𝜎 ₂

∗ 𝐴

_𝑒 (1)

El lado derecho de la ecuación se ha escrito como el producto de tres factores para representar los procesos físicos que tienen lugar. El primer factor es la densidad de potencia a distancia 𝑅 metros de un radar que irradia un poder de 𝑃_𝑡 vatios de una antena de ganancia 𝐺_𝑡. El numerador del segundo factor es la sección transversal del objetivo a en metros cuadrados. El denominador explica la divergencia en la ruta de retorno de la radiación electromagnética con rango. El producto de los primeros dos términos representa la potencia por metro cuadrado devuelto al radar. La antena del área efectiva de apertura 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 𝑃_𝑟 sea igual a la señal detectable mínima de receptor 𝑆_𝑚𝑖𝑛, la ecuación de radar puede escribirse de la siguiente manera (Skolnik, 1962).

𝑅

4_𝑚𝑎𝑥

=

_(4𝜋)𝑃𝑡𝐺₂𝑡𝐴_𝑆𝑒𝜎

𝑚𝑖𝑛

(2)

Cuando se usa la misma antena para transmitir y recibir, la ganancia trasmitida 𝐺𝑡 y la apertura de recepción efectiva 𝐴𝑒 están relacionadas por (Skolnik, 1962).

Donde 𝜆 es la longitud de onda de la energía electromagnética del radar. Sustituyendo (3) en (2) se obtiene otras dos formas de la ecuación de radar (Skolnik, 1962):

𝑅

4𝑚𝑎𝑥

=

𝑃𝑡𝐺𝑡 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 (Skolnik, 1962):

𝜎

=

𝜌𝛿𝑎𝑧𝛿𝑟𝑎

sin

𝜓

(6)

7.3.3 Características Orbitales

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 (Sistemas de Radar Satelital) dependen de la tasa de rotación de la tierra, 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, 1962).

El comportamiento periódico del campo magnético de la Tierra en una órbita polar y la polarización del momento angular con la carga de las ruedas de reacción permiten a los magnetotores mantener esta velocidad de cabeceo mientras se alinea el eje Y de la nave espacial con la órbita normal, que en un atardecer - La órbita del día coincide con la dirección del Sol (Kramer, 2002). Cuando comienza el despliegue de apéndices, el efecto del par de gradiente de gravedad domina sobre el par magnético, lo que resulta en la alineación del eje S / CX (eje de apéndices) con la dirección nadir, manteniendo así una tasa de paso igual al período orbital. En el telemando terrestre, se produce una transición al NPM (Modo de señalización normal), donde la nave realiza un control de actitud fino basado en el uso de ruedas de reacción en circuito cerrado con seguidores de estrellas, giroscopios y GPS, y magnetotractores para la descarga de ruedas (Kim & Lu, 2018).

El satélite Sentinel 1 presenta una órbita SSO (órbita sincrónica del sol) ciclo de repetición de 12 días LTAN (Hora Local en el Nodo Ascendente) = 18:00 horas, a una altitud de 693 km. Se requiere un control de órbita estricto para el sistema Sentinel-1. La posición de los satélites a lo largo de la órbita debe ser muy precisa, tanto en términos de precisión como de conocimiento, junto con el señalamiento y sincronización / sincronización entre pares interferométricos. El control de posicionamiento de la órbita para Sentinel-1 se define por medio de un "tubo" orbital fijo en la Tierra de 50 m (rms) de ancho en radio alrededor de una ruta operativa nominal. El satélite se mantiene dentro de dicho tubo durante la mayor parte de su vida operativa (Kim & Lu, 2018).

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, 1962).

7.3.4 Formación de las Imágenes

La imagen SAR detectada contiene una medida de la amplitud de la radiación retrodispersada hacia el radar por los objetos (dispersores) contenido en cada celda de resolución SAR. Esta amplitud depende más de la aspereza que en la composición química de los dispersores en el terreno. Típicamente, las rocas expuestas y las áreas urbanas muestran fuertes amplitudes, mientras que las superficies planas lisas (como las cuencas de agua tranquilas) muestran amplitudes bajas, ya que la radiación se refleja principalmente fuera del radar. La imagen SAR detectada generalmente se visualiza mediante escala de niveles de grises (Fletcher et al., 2007).

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 retrodispersión 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 (Mayorga, 2013).

Figura 4: Retro-dispersión de la señal en las diferentes superficies.

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, es decir a la banda seleccionada o adquirida. 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).

7.3.5 Geometría

Debido a la plataforma con la que cuentan los sistemas SAR se presenta un movimiento subsecuente, el cual 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, 1962).

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, 1962).

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 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 (Skolnik, 1962).

• 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. 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).

Figura 5: Relación Rango inclinado y Rango Terrestre.

Fuente: (Sánchez, 2014).

que la antena 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).

7.3.6 Resolución de las Imágenes

La resolución espacial de las imágenes de radar es determinada a partir del tamaño de la antena, la duración del pulso denominado como 𝜏 y la extensión del haz (SARMAP, 2009). La Resolución en una imagen de Radar viene dada en 2 componentes, los cuales son:

• Resolución en Rango: La resolución de rango de un sistema de radar pulsado está limitada fundamentalmente por el ancho de banda del pulso transmitido. Se puede lograr un amplio ancho de banda con un impulso de corta duración. Sin embargo, cuanto más corto es el pulso, menor es la energía transmitida y más pobre es la resolución radiométrica. Para preservar la resolución radiométrica, los sistemas SAR generan un pulso largo con una modulación de frecuencia lineal (SARMAP, 2009).

𝑅𝑒𝑠

_{𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜}

=

𝑐𝜏

2

(7)

Donde

𝑐

es la velocidad de la luz y

𝜏

la duración del pulso.

• Resolución en Azimuth: En comparación con RAR (Radar de apertura real), SAR aumenta sintéticamente el tamaño de la antena para aumentar el azimut y la resolución a través de la misma técnica de compresión de pulsos adoptada para la dirección del rango. El procesamiento de apertura sintética es un procesamiento de datos complicado de señales y fases recibidas de objetivos en movimiento con una antena pequeña, cuyo efecto se convierte al efecto de una antena grande, que es una longitud de apertura sintética. La resolución de azimut resultante es dada por la mitad del radar de apertura real como se muestra a continuación:

𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑟𝑒𝑎𝑙 ∆𝐿 = 𝛽𝑅 = 𝐿𝑠 (𝐿𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑠𝑖𝑛𝑡é𝑡𝑖𝑐𝑎) (9)

𝐴𝑛𝑐ℎ𝑜 𝑑𝑒 ℎ𝑎𝑧 𝑠𝑖𝑛𝑡é𝑡𝑖𝑐𝑜 𝛽𝑠 = (λ⁄₂)*𝐿𝑠 = 𝐷⁄_{(2 ∗ 𝑅)} (10)

𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑠𝑖𝑛𝑡é𝑡𝑖𝑐𝑎 ∆𝐿𝑠 = (𝛽𝑠*𝑅) = 𝐷⁄₂ (11) En este caso, (𝜆) es la microonda, 𝐷 la apertura del radar, y 𝑅 la distancia de la antena al objetivo, por esta razón los sistemas SAR poseen una alta resolución azimutal a pesar de tener un tamaño pequeño de antena, y es independiente del rango inclinado y de la altitud del satélite (SARMAP, 2009).

Figura 6: Descripción de Resolución en Azimuth.

Fuente: (SARMAP, 2009)

7.4Interferometria SAR (InSAR)

también estudiar los desplazamientos que se han producido (caso de la interferometria Diferencial SAR, DInSAR) (Fernández, 2009).

InSAR es un sistema de imágenes SAR, que tiene una configuración interferométrica en el cual se emplean técnicas en las que se combinan los cambios de fase de las señales de microondas reflejadas y los patrones formados a través del proceso de combinación se investigan para extraer información útil asociada con las señales. Hay dos métodos de interferometría SAR (Keydel,2005; citado por Ogundare, 2015).

1. Método de interferometría de paso único: Dos antenas (una maestra y la otra esclava) se colocan en la misma plataforma y simultáneamente adquieren imágenes de la misma escena desde dos ángulos diferentes. Las diferencias de fase relativas de las dos imágenes se utilizan para construir un DEM.

2. Método de interferometría de repetición de paso: El mismo sensor captura un par de imágenes en diferentes momentos. En este método, las escenas se adquieren con una geometría de visualización probablemente diferente, sin embargo, deben tener una geometría bastante similar para permitir la extracción de las diferencias de fase relativas, lo que requiere que el satélite esté en una órbita de repetición exacta. El término InSAR se asocia más comúnmente con interferometría de repetición de paso.

Figura 7: Geometría básica de la interferometría SAR para la determinación de la altura topográfica.

Fuente: (Ogundare, 2015).

La figura 7 representa dos antenas de radar 𝑆1 y 𝑆2 las cuales están viendo simultáneamente la misma escena con la línea de base interferométrica b, el ángulo medido entre la línea de base y el horizonte está representado por 𝛼 y la antena 𝑆₁ se encuentra a una altura h sobre el datum. La figura 7 también puede representar una sola antena que visualiza la misma escena en dos pases separados. En el caso en que las dos antenas estén viendo la misma escena simultáneamente, una antena (considerada como maestra) transmitirá y recibirá señal de radar, mientras que la segunda solo recibirá señal sin capacidad para transmitir la señal. La elevación (z) del punto P sobre el datum se puede expresar como (Ogundare, 2015):

𝑧 = ℎ − 𝑅 cos 𝜃

(12)

Por ley del coseno

Se deduce que,

𝑅 =

𝑏

2_−𝑑𝑅2

2(𝑏 sin(𝜃−𝛼)+𝑑𝑅)

(14)

Según Madsen y Zebker (1994) y Keydel (2005), la fase interferométrica (𝜙) de los píxeles correspondientes en dos imágenes SAR con sus fases medidas ∅₁ y ∅₂ y los rangos correspondientes 𝑅1 y 𝑅2, se puede expresar como (citado por (Ogundare, 2015)).

∅ = ∅

₂

− ∅

₁

=

2𝜋

𝜆

𝑚 (𝑅

2

− 𝑅

1

)

(15)

Donde m = 1 cuando las antenas comparten el mismo transmisor, y m = 2 si cada antena actúa como transmisor y receptor. Con respecto a la figura 7, si las antenas 𝑆₁ y 𝑆₂ comparten el mismo transmisor, la diferencia de rango dR = 𝑅1 - 𝑅2 a partir de la ecuación 15 se puede expresar como:

𝑑𝑅 =

𝜆𝜙_2𝜋

(16)

Sustituyen la ecuación 14 y 16 en la ecuación 12 se tiene que,

𝑧 =

𝑏

2_{− (}𝜆𝜙 2𝜋)

2

2 (𝑏 sin(𝜃−𝛼)𝜆𝜙_2𝜋 )

cos 𝜃

(17)

Para la ecuación 13 si se asume que b≪R (para líneas de base muy pequeñas), el rango de diferencia se puede expresar como:

𝑑𝑅 ≈ −𝑏 sin(𝜃 − 𝛼)

(18)

∅ =

−2𝜋𝑏 sin(𝜃−𝛼)_𝜆

(19)

De la figura 7, suponga que 𝜃₀ representa el ángulo de mira del radar con respecto a un punto 𝑃₀ en un datum (superficie plana de la Tierra), lo cual puede expresarse como:

sin(𝜃 − 𝛼) = sin(𝜃

₀

+ 𝛿𝜃 − 𝛼)

(20)

sin(𝜃 − 𝛼) ≈ sin(𝜃

₀

− 𝛼) + cos(𝜃

₀

− 𝛼) 𝛿𝜃

(21)

La fase interferometrica de la ecuación 19 puede ser reescrita como:

∅ =

−2𝜋𝑏 sin(𝜃_𝜆 0−𝛼)

−

−2𝜋𝑏 cos(𝜃_𝜆 0−𝛼)

𝛿𝜃

(22)

Donde el primer término en la ecuación 22 representa la diferencia de fase de la Tierra plana (o sin topografía). Si la diferencia de fase de la Tierra plana se elimina de la fase interferométrica medida, lo que queda se conoce como interferograma aplanado, y se expresa como:

𝜙

_{𝐴𝑝𝑙𝑎𝑛𝑎𝑑𝑜}

=

−2𝜋𝑏 cos(𝜃_𝜆 0−𝛼)

𝛿𝜃

(23)

(que actúa como transmisor y receptor) vuelve a la misma posición e imágenes de la misma escena después de un tiempo (suponiendo que no haya cambios significativos en la escena entre las dos imágenes), dR en las ecuaciones 14, 16 y 18 serán reemplazadas por 𝑑𝑅 = 𝜆∅_4𝜋.

Teniendo en cuenta un enfoque de repetición en el que la deformación del terreno (como es el caso de un terremoto o la hinchazón de un volcán) ha desplazado a muchos de los elementos de resolución en el segundo paso, como se muestra en la figura 8; si un objeto se toma imágenes de la misma ubicación en dos momentos diferentes (la misma órbita en dos pasadas) y las fases de las señales retrodispersadas difieren, se puede inferir que el objeto se ha movido aproximadamente Δh, lo cual se expresa como (Ogundare, 2015):

Δℎ =

_{cos 𝜃}𝑑𝑅

(24)

Figura 8: Geometría básica de la interferometría SAR para la determinación del desplazamiento.

Fuente: (Ogundare, 2015).

De la ecuación 15 y tomando m=1 la fase iterferometrica se expresa como:

∅ =

4𝜋(𝑑𝑅)_𝜆

(25)

Donde ∅ = ∅₂− ∅₁ y 𝑑𝑅 = 𝑅₂− 𝑅₁ . Sustituyendo dR de la ecuación 24 dentro de la ecuación 25 y reordenando, el pequeño cambio de altura Δh, que ocurre entre los tiempos de adquisición de las imágenes (P moviéndose a P’ ), puede expresarse de la siguiente forma:

Δℎ =

_{4π cos 𝜃}𝜆𝜙

(26)

En la figura 8, la diferencia de rango 𝑑𝑅 = 𝑅2− 𝑅1 produce la elevación del suelo Δh. El radar, sin embargo, mide solo cambios (dR) en la dirección LOS; para estimar la deformación en cualquier otra dirección (verticalmente o en tres dimensiones), deben usarse las órbitas ascendentes, descendentes y adyacentes de los satélites, junto con ciertas suposiciones según el caso. En la práctica, para determinar el desplazamiento debido únicamente al levantamiento en la dirección vertical, la contribución de fase plana primero debe restarse de la diferencia de fase interferométrica mediante un proceso conocido como aplanamiento de la tierra; el efecto de la topografía se resta (Ogundare, 2015).

Los datos de fase relativa de dos imágenes tomadas desde ángulos de visión ligeramente diferentes proporcionan información sobre los cambios en el alcance de los objetivos en el suelo, y así la topografía de la superficie en la resolución de la imagen SAR puede recuperarse con el conocimiento de la geometría de la imagen. La diferencia de fase de dos imágenes tomadas desde el mismo punto de vista, pero en diferentes momentos, puede medir con precisión cualquier cambio de la fase devuelta. Por lo tanto, si la superficie de la Tierra se moviera hacia o fuera del radar entre las dos pasadas de generación de imágenes, se producirían cambios de fase que se pueden medir con una precisión correspondiente a los desplazamientos a nivel milimétrico (Massonnet & Feigl, 1998).

7.5Interferometria Diferencial SAR (DInSAR)

La técnica DInSAR se utiliza para detectar y medir movimientos muy pequeños de la superficie. Para poder detectar deformaciones tan pequeñas que hay que deshacerse de la componente de topografía y dada la pequeña longitud de onda en la que se opera, se detectan movimientos subcentimétricos (Sillerico et al., 2010). Esta técnica permite realizar un estudio de los desplazamientos del terreno a partir de los interferogramas en los cuales se recogen las diferencias de fases entre las dos imágenes que los forman y estas diferencias pueden deberse a las formas del terreno y su desplazamiento (Klees & Massonnet, 1998).

La técnica DInSAR ha sido ampliamente conocida como un enfoque eficaz para el monitoreo de la deformación de la tierra. El SAR interferométrico es una de las técnicas DInSAR más populares, y estima el movimiento de línea de vista de dispersores permanentes extraídos de docenas de imágenes SAR. Las docenas de imágenes de SAR ayudan a eliminar errores inesperados contaminados en las diferencias de fase (Susaki, Tsujino, & Anahara, 2017) 7.5.1 Fase interferometrica

la topografía de la escena. Si S1 y S2 son las matrices complejas correspondientes a las imágenes SAR maestra (una forma de llamar a la imagen de referencia) y la esclava, el interferograma es la matriz compleja resultante de multiplicar la primera matriz por la complejo conjugada de la segunda. Diferentes adquisiciones del mismo área se realizan en diferentes instantes temporales, muestreando el movimiento de deformación que tiene lugar en la escena. Así pues, al combinar las diferentes imágenes para construir el conjunto de interferogramas, cada uno contendrá información sobre el incremento de deformación ya sea negativa o positiva sucedido entre las adquisiciones masestra y esclava (Sánchez et al., 2010).

La elaboración de los interferogramas puede llevarse a cabo mediante varios tipos de tratamiento, que siempre requieren la existencia de un modelo digital de elevación de terreno (independiente o no de las imágenes SAR), ya que éste se puede generar al tener dos imágenes de la misma superficie. El DEM debe permitir realizar las correcciones topográficas necesarias y de cuya calidad, depende la resolución del interferograma, que puede ser de 100 m o inferior. Además de la resolución, que depende fundamentalmente del tamaño del píxel (varias decenas de metros), la otra medida de la validez del interferograma es su precisión, que depende de la longitud de onda de la radiación electromagnética emitida por el RADAR (Jiménez, 2013).

En el proceso DInSAR se simula un interferograma sintético utilizando el DEM y los parámetros orbitales de ambas imágenes utilizados para calcular el interferograma. El interferograma sintético se sustrae al interferograma real y se obtiene la diferencia de fase relacionada con el movimiento del terreno. Este nuevo interferograma se denomina Interferograma Diferencial (Gabriel et al., 1989 citado por Russo, 2012).

7.5.2 Fuentes de ruido en la fase interferometrica.

adquisición de imágenes, considerando solo un punto de tierra P (Crosetto et al., 2005 citado por Russo, 2012).

Figura 9: Diagrama de adquisición de imágenes en un caso de subsidencia entre dos pases de satélite.

Fuente: (Crosetto et al., 2005 citado por Russo, 2012).

La principal limitación en la fase interferometrica es el error en el DEM topográfico. En este sentido, las líneas de base pequeñas son utilizadas en el cálculo del interferograma, por lo cual la sensibilidad del interferograma diferencial es más baja al de inexactitud del DEM (Crosetto et al., 2005 citado por Russo, 2012).

De esta forma se tiene que:

∆Φ

𝐼𝑛𝑡

= Φ

𝑆

− Φ

𝑀

=

𝑆𝑃−𝑀𝑃𝜆 4∗𝜋

+

𝑆𝑃1_𝜆−𝑆𝑃

4∗𝜋

+ Φ

_𝐴𝑡𝑚

+ Φ

_{𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒}

= Φ

_{𝑇𝑜𝑝𝑜}

+

Φ

_𝑀𝑜𝑣

+ Φ

_𝐴𝑡𝑚

+ Φ

_{𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒}

(27)

Donde:

• Φ𝑆 y Φ𝑀 son la fase interforemetrica de la imagen esclava y maestra respectivamente,

• Φ_{𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒} es el componente de ruido,

• Φ_{𝑇𝑜𝑝𝑜} es el componente topográfico,

• SP es la distancia del satélite de la imagen esclava al punto P,

• MP es la distancia del satélite de la imagen maestra al punto P,

• 𝜆 es la longitud de onda del radar

Si la superficie topográfica se conoce por medio de un DEM, la contribución de Φ_{𝑇𝑜𝑝𝑜} puede ser extraída (Φ_{𝑇𝑜𝑝𝑜_𝑆𝑖𝑚}) de ∆Φ𝐼𝑛𝑡 , obteniendo la diferencia de fase ∆Φ𝐷−𝐼𝑛𝑡 ,

∆Φ

_{𝐷−𝐼𝑛𝑡}

= Φ

_𝐼𝑛𝑡

− Φ

_{𝑇𝑜𝑝𝑜𝑆𝑖𝑚}

= Φ

_𝑀𝑜𝑣

+ Φ

_𝐴𝑡𝑚

+ Φ

_{𝑅𝑒𝑠_𝑇𝑜𝑝𝑜}

+ Φ

_{𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒}

(28)

Donde Φ𝑅𝑒𝑠_𝑇𝑜𝑝𝑜 representa el error residual del DEM.

Los otros ruidos de fase están relacionados con la presencia de los diferentes dispersores por píxel y sus cambios en el tiempo como se establece a continuación (Fletcher et al., 2007):

• Cambios temporales de la dispersión: En el caso de una cuenca hidrográfica o áreas con vegetación, los dispersores cambian totalmente después de unos pocos milisegundos, mientras que las rocas expuestas o las áreas urbanas permanecen estables incluso después de años. Sin embargo, también existen situaciones intermedias en las que la fase interferométrica sigue siendo útil incluso si está alterada por este tipo de ruido.

• Ángulos de visión diferentes: Es un efecto de moteado o también conocido como pimienta y sal en el cual existe una línea base crítica sobre la cual la fase interferométrica es solo ruido. La línea de base crítica depende de la dimensión de la celda de resolución del rango de terreno (y por lo tanto también de la pendiente del terreno), de la frecuencia del radar y de la distancia entre el sensor y el objetivo. Sin embargo, este término de ruido de fase puede eliminarse del interferograma por medio de un paso de procesamiento previo de las dos imágenes SAR conocidas como desplazamiento espectral o filtrado de banda común.

7.6Sentinel 1

El satélite Sentinel-1 formó parte de la primera misión espacial Copérnico, lanzada por Agencia Espacial Europea (ESA) en el 2014. Es un satélite Radar de Apertura Sintética (SAR) que permite obtener imágenes independientemente de las condiciones climáticas (Geocento Earth Imaging, 2015), dado que lleva un instrumento de radar avanzado para proporcionar un suministro de imágenes de la superficie de la Tierra durante todo el día y la noche.

también lleva un láser para transmitir datos al sistema geoestacionario europeo de retransmisión de datos para la entrega continua de datos (ESA, 2016).

Sentinel-1 es el resultado de una estrecha colaboración entre la ESA, la Comisión Europea, la industria, los proveedores de servicios y los usuarios de datos. Diseñado y construido por un consorcio de alrededor de 60 empresas lideradas por Thales Alenia Space y Airbus Defence and Space, con Astrium Alemania como responsable de la carga útil de CSAR, el cual es un excelente ejemplo de excelencia tecnológica de Europa. Sentinel-1A fue lanzado el 3 de abril de 2014 y Sentinel-1B el 25 de abril de 2016. Ambos fueron puestos en órbita en un cohete Soyuz desde el puerto espacial de Europa en la Guayana Francesa (ESA, 2016).

La misión Sentinel-1 nace de la iniciativa conjunta de Copernicus de la Comisión Europea (CE) y la Agencia Espacial Europea (ESA). Copernicus, anteriormente conocido como GMES, es una iniciativa europea para la implementación de servicios de información relacionados con el medio ambiente y la seguridad. Se basa en datos de observación recibidos de satélites de observación de la Tierra e información terrestre (ESA, 2018e).

Esta misión incluye imágenes en banda C que funcionan en cuatro modos exclusivos de toma con diferente resolución (hasta 5 m) y cobertura (hasta 400 km). Proporciona capacidad de polarización dual, tiempos de revisita muy cortos y entrega rápida del producto. Para cada observación que realice, está disponible la información de las mediciones precisas, de la posición y la altitud de la nave espacial. Además, en la misión Sentinel-1 está presente un instrumento C-SAR , el cual puede ofrecer un monitoreo del área, amplia confiable y repetida, además este instrumento admite el funcionamiento en doble polarización (HH + HV, VV + VH) implementado a través de una cadena de transmisión (conmutable a H o V) y dos cadenas de recepción paralelas para polarización H y V (ESA, 2018d).

exploración rápida en elevación y azimut, capacidad de almacenamiento de datos de 1 410 Gb y capacidad de enlace descendente de banda X de 520 Mbit / s (ESA, 2018d).

Sentinel-1 está diseñado para funcionar en un modo de operación preprogramado y libre de conflictos, generando imágenes de todas las masas terrestres globales, zonas costeras y rutas de navegación en alta resolución. Esto garantiza la confiabilidad del servicio requerido por los servicios operativos (ESA, 2018d).

Se espera que cada satélite Sentinel-1 transmita datos de observación de la Tierra durante al menos 7 años y tenga combustible a bordo durante 12 años (ESA, 2018d).

Sentinel-1 opera en cuatro modos de adquisición exclusivos:

• Stripmap (SM)

• Franja ancha interferométrica (IW)

• Franja extra ancha (EW)

• Modo de onda (WV).

Figura 10: Modos Sentinel-1.

Fuente: (ESA, 2018d).

utilizando Terrain Observation con escaneos progresivos SAR (TOPSAR). Con la técnica TOPSAR, además de dirigir el haz en el rango como en SCANSAR, el haz también se dirige electrónicamente de atrás hacia adelante en la dirección azimutal para cada ráfaga, evitando el festoneado y dando como resultado una imagen de mayor calidad. La interferometría está garantizada por una superposición suficiente del espectro Doppler (en el dominio azimutal) y el espectro del número de ondas (en el dominio de elevación). La técnica TOPSAR garantiza una calidad de imagen homogénea en toda la franja. El modo IW es el modo de adquisición predeterminado sobre tierra (ESA, 2018d).

El Core Ground Segment monitorea y controla la nave espacial Sentinel, asegura la adquisición, procesamiento, archivo y disperción de los datos de medición a los usuarios finales. Además, es responsable de realizar una planificación de misión libre de conflictos de acuerdo con un escenario operacional predefinido, y asegura la calidad de los productos de datos y el rendimiento de los sensores espaciales a través de actividades continuas de monitoreo, calibración y validación, garantizando el rendimiento general de la misión (ESA, 2018a). El segmento terrestre de Copérnico se complementa con el segmento terrestre cooperativo Sentinel, que se introdujo con el objetivo de explotar aún más las misiones Sentinel. Esto conlleva elementos adicionales para soluciones especializadas en diferentes áreas tecnológicas, tales como adquisición de datos, producción y disperción complementaria, herramientas y aplicaciones innovadoras.Los segmentos terrestres de misiones que aportan Copernicus, con sus propias funciones específicas de control, recepción de datos, procesamiento de datos, disperción de datos e instalaciones de archivo de datos, brindan datos esenciales que complementan las misiones Sentinel (ESA, 2018a).

1. Cualquiera puede acceder a los datos de Sentinel adquiridos. En particular, no se hace distinción entre los usos públicos, comerciales y científicos, o entre usuarios europeos o no europeos.

2. Las licencias para el uso de los datos de Sentinel están disponibles de forma gratuita. 3. Los datos de Sentinel se pondrán a disposición de los usuarios a través de un acceso en línea "genérico", de forma gratuita, sujeto a un proceso de registro de usuarios y la aceptación de los términos y condiciones genéricos.

Los modos de acceso adicionales y la entrega de productos adicionales se adaptarán a las necesidades específicas del usuario y estarán sujetos a condiciones personalizadas. En caso de que se apliquen restricciones de seguridad, que afecten la disponibilidad o la puntualidad de los datos de Sentinel, se activarán procedimientos operativos específicos.

Todos los datos SAR de Sentinel-1 adquiridos se procesan sistemáticamente para crear tipos de productos predefinidos y están disponibles a nivel mundial, regional y local, dentro de una escala de tiempo definida. Los productos regionales se generan sistemáticamente para un subconjunto de los datos totales adquiridos, en regiones o áreas bien definidas. Los productos SLC de nivel 1 están disponibles dentro de 1 hora de observación (ESA, 2018b).

Figura 11: Disponibilidad de producto operativo para cada nivel.

Cada modo puede producir productos a nivel SAR-0, nivel-1 SLC, nivel-1 GRD y nivel-2 OCN (ESA, 2018b).

Los productos de datos están disponibles en polarización única (VV o HH) para el modo Onda y doble polarización (VV + VH o HH + HV) y polarización única (HH o VV) para los modos SM, IW y EW (ESA, 2018c).

Figura 12: Representación gráfica de los productos principales de Sentinel-1.

Fuente: (ESA, 2018c)

• Nivel-0: Los productos de nivel SAR consisten en la secuencia de cuantificación de datos RAE desenfocados comprimidos de cuantificación adaptativa de bloques dinámicos flexibles (FDBAQ). Para que los datos sean utilizables, será necesario descomprimirlos y procesarlos mediante el software de enfoque (ESA, 2018c).

• Nivel 1: Los datos de nivel 1 son los productos generalmente disponibles destinados a la mayoría de los usuarios de datos. Los productos de nivel 1 se producen como Single Look Complex (SLC) y Ground Range Detected (GRD).

proporcionados en geometría de rango inclinado. Los productos incluyen una única vista en cada dimensión utilizando el ancho de banda completo de la señal TX y consisten en muestras complejas que preservan la información de la fase (ESA, 2018c).

Los productos de Detección de rango de nivel 1 (GRD) del nivel 1 consisten en datos de SAR enfocados que se han detectado, mirado varias veces y proyectado al rango de tierra usando un modelo de elipsoide de la Tierra. La información de fase se pierde. El producto resultante tiene píxeles de resolución aproximadamente cuadrada y un espaciado de píxeles cuadrados con moteado reducido a costa de una resolución geométrica reducida (ESA, 2018c).

Los productos GRD pueden estar en una de tres resoluciones: Resolución completa (FR), Alta resolución (HR),

Resolución media (MR). La resolución depende de la cantidad de visualizaciones múltiples realizadas. Los productos GRD de nivel 1 están disponibles en MR y HR para modos IW y EW, MR para modo WV y MR, HR y FR para modo SM (ESA, 2018c).

Nivel 2: Los productos OCN de nivel 2 incluyen componentes para los espectros Ocean Swell (OSW) que proporcionan continuidad con ERS y ASAR WV y dos nuevos componentes: Ocean Wind Fields (OWI) y Surface Radial Velocities (RVL). El OSW es un espectro de oleaje de superficie oceánica bidimensional e incluye una estimación de la velocidad y dirección del viento por espectro de oleaje. El OSW se genera solo desde los modos Stripmap y Wave. Para el modo Stripmap, hay múltiples espectros derivados de imágenes SLC Nivel 1 generadas internamente. Para el modo Onda, hay un espectro por viñeta.

1 generadas internamente de los modos SM, IW o EW. La RVL es una diferencia de cuadrícula de rango de tierra entre la grilla Doppler de Nivel 2 medida y el Doppler geométrico calculado de Nivel-1 (ESA, 2018c).

7.7Plataforma de aplicación Sentinel (SNAP)

La plataforma de aplicaciones de Sentinel (SNAP), posee una arquitectura común para todas las cajas de herramientas de Sentinel. La arquitectura SNAP es ideal para el procesamiento y análisis de la observación de la Tierra debido a las siguientes innovaciones tecnológicas: Extensibilidad, Portabilidad, Plataforma Modular, Abstracción de Datos Generales de EO, Gestión de Memorias y un Marco de Procesamiento de Gráficos.

Brockmann Consult, Array Systems Computing y CS, denominada plataforma de aplicaciones Sentinel (SNAP), están desarrollando conjuntamente una arquitectura común para todas las cajas de herramientas de Sentinel. Las características más relevantes del software son (ESA, 2018f):

• Arquitectura común para todas las cajas de herramientas - Visualización y navegación de imágenes muy rápidas, incluso de imágenes giga-pixel.

• Marco de procesamiento de gráficos (GPF) para crear cadenas de procesamiento definidas por el usuario.

• La gestión avanzada de capas permite agregar y manipular nuevas superposiciones, como imágenes de otras bandas, imágenes de servidores WMS o archivos de forma ESRI.

• Ricas definiciones de región de interés para estadísticas - Definición fácil de máscara de bits y superposición.

• Aritmética de banda flexible usando expresiones matemáticas arbitrarias.

• Precisa reproyección y orto-rectificación de mapa común proyecciones.

• Descarga automática del DEM SRTM.

• Biblioteca de productos para escanear y catalogar grandes archivos de manera eficiente.

• Soporte multiproceso y procesador multiproceso -Visualización integrada de WorldWind.

SNAP está utilizando las siguientes tecnologías (ESA, 2018f):

• Plataforma NetBeans: marco de aplicaciones de escritorio.

• Install4J: constructor de instalación multiplataforma.

• GeoTools: biblioteca de herramientas geoespaciales.

• GDAL: lectura/escritura de formatos de datos geoespaciales de trama y vector.

• Jira: rastreador de problemas

• Git: sistema de control de versiones, alojado por GitHub.

8 Metodología

La metodología empleada para la estimación de la subsidencia de la ciudad de Bogotá es la que se muestra en la figura 13 y se describe a continuación:

8.1Adquisición de datos

Se realiza la adquisición de imágenes de radar Sentinel en formato Single Look Complex (SLC), el cual consta de datos SAR los cuales se encuentran georreferenciados de acuerdo a la información obtenida de la órbita y altitud del satélite. Los datos son proporcionados en geometría slant – range la cual es la coordenada de observación del rango natural del radar, definida como la línea de vista desde el radar hasta cada objeto reflector (ESA, 2018b).

Para el presente proyecto se utilizaron imágenes del Radar Sentinel-1 de la ciudad de Bogotá-Colombia, las cuales fueron seleccionadas para mostrar los mejores resultados en términos de coherencia y fase interferométrica; además se contó con imágenes con resolución temporal entre los 12 y 36 días. Las características específicas de las imágenes con las que se desarrolló el proyecto se muestran a continuación en la tabla 1.

Tabla 1: Características de las Imágenes del Satélite Sentinel 1 empleadas en el proyecto.

Tipo SAR

Sistema Sentinel-1A, 1B

Fechas de Captura 04 Dic 2015- 23 Dic 2017

Banda C

Tabla 2: Fecha de las imágenes empleadas en el presente proyecto.

La interferometría SAR requiere una coincidencia de píxel a píxel entre las características comunes en los pares de imágenes SAR. Por lo tanto, el registro simultáneo y las alineaciones de imágenes SAR, es un paso esencial para la determinación precisa de la diferencia de fase y para la reducción del ruido (Li & Bethel, 2008).

Para el procesamiento interferométrico, dos o más imágenes deben ser corregistradas para lo cual una imagen se selecciona como la maestra y las otras imágenes son las esclavas. Los píxeles en las imágenes esclavas se moverán para alinearse con la imagen maestra a una precisión del subpíxel. El corregistro asegura que cada objetivo contribuya al mismo píxel (rango, azimut) tanto en la imagen maestra como en la esclava (Veci, 2016).

en las imágenes maestra y esclava(s), realizando la correlación que coincide con las ventanas grandes. Para el corregistro fino aplica la técnica de correlación de automatización para obtener una precisión de alineación de subpíxel (European Space Agency, 2018).

Figura 14: Proceso del Corregistro.

Fuente: Elaboración propia a partir de información obtenida de (European Space Agency, 2018).

Los desplazamientos entre la imagen maestra y esclava(s) se calculan maximizando la correlación cruzada primero en el nivel grueso, con ventanas grandes y factores de sobremuestreo inferiores, seguido del nivel fino, con ventanas más pequeñas y factores de sobremuestreo más altos (European Space Agency, 2018).

Por último se realiza la estimación del polinomio de corregistro (CPM) el cual se estima a través de los residuos entre el Coregistrado Fino y los desplazamientos geométricos calculados usando un DEM y luego se genera el remuestreo interferométrico de las imágenes esclavas a la geometría maestra (European Space Agency, 2018).

8.3Generación del interferograma

El interferograma se forma mediante la multiplicación cruzada de la imagen maestra con el conjugado complejo de la imagen esclava. La amplitud de ambas imágenes se multiplica mientras que la fase representa la diferencia de fase entre las dos imágenes (Veci, 2016).

La fase interferométrica de cada píxel de las imagenes SAR dependerá únicamente de la diferencia en las rutas de viaje de cada uno a la celda de resolución considerada, adicionalmente a través del procesamiento interferométrico, se pretende eliminar otras fuentes de error para dejar solo el contribuyente de interés, que generalmente es la elevación o el desplazamiento (Veci, 2016).

En la formación del interferograma se elimina la fase de la tierra plana. Si se conocen las órbitas para el par interferométrico, la fase de tierra plana se estima utilizando la información orbital y de los metadatos lo cual se resta del interferograma complejo. La fase de tierra plana es la fase presente en la señal interferométrica debido a la curvatura de la superficie de referencia. El sistema de referencia geométrico está definido por el WGS84, que es el utilizado por todos los sistemas SAR espaciales (European Space Agency, 2018).

Figura 15: Coherencia estimada entre el par interferometrico de imágenes 10/11/2015 y 4/12/2015.

Fuente: Elaboración propia.

8.3.1 Deburst

Cada imagen de submatriz consta de una serie de ráfagas, donde cada ráfaga se procesó como una imagen SLC separada, por lo cual las imágenes complejas de ráfaga enfocadas individualmente se incluyen en orden de azimut en una sola imagen de subsuperficie, con demarcación de relleno negro en el medio (European Space Agency, 2018).

Dado lo anterior es necesario realizar un deburst en el cual las imágenes para todas las ráfagas en todas las franjas secundarias de un producto IW SLC se reexaminan en una cuadrícula de espaciado de píxeles común en el rango y azimut. El área de tierra con imágenes de ráfagas adyacentes solo se superpondrá marginalmente en azimut lo suficiente como para proporcionar una cobertura contigua del terreno. Esto se debe al aspecto de azimut natural inherente a los datos (European Space Agency, 2018).

Figura 16: Interferograma antes y después del deburst