RESULTADOS PRELIMINARES DE LA ESTIMACIÓN DEL ESTRÉS HÍDRICO A PARTIR DE TEMPERATURA DE SUPERFICIE Y NDVI
Rivas, Raúl, Weinzettel, Pablo y Usunoff, Eduardo
Instituto de Hidrología de Llanuras (Universidad Nacional del Centro, Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires Buenos Aires, Municipalidad de Azul), CC 44, 7300, Azul,
Buenos Aires, Argentina. rrivas@rec.unicen.edu.ar Resumen
En este trabajo se muestran los resultados preliminares de la aplicación de un modelo sencillo que permite la estimación del Estrés Hídrico (EH), calculado a partir del Temperature Vegetation Dryness Index (TDVI). El TDVI es obtenido únicamente con información derivada de satélite y se sustenta en la relación existente entre la temperatura de superficie (Ts) y el índice normalizado de vegetación (NDVI). A partir de la relación (Ts/NDVI) se pueden obtener los parámetros requeridos por el modelo. La aplicación se ha realizado en la cuenca del arroyo del Azul (centro de la provincia de Buenos Aires, Argentina) utilizando cuatro imágenes captadas por el sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) de la serie de satélites NOAA. Desde éstas se ha estimado la Ts y la cobertura vegetal. Para la estimación de la Ts se ha utilizado una ecuación de tipo split window, y el NDVI para la cobertura vegetal. Los resultados preliminares muestran la utilidad del TDVI para conocer las variaciones del contenido de agua del suelo. Además, las comparaciones del modelo aplicado con medidas realizadas en parcelas de monitoreo de la zona no saturada demuestran que a partir de este índice sería posible estimar la disponibilidad de agua en los primeros centímetros de suelo.
Palabras Clave: Temperatura de superficie, NDVI, estrés hídrico, NOAA-AVHRR.
Abstract
This paper reveals the preliminary results of a simple model that allows the estimation of the hydric stress (HE), which is calculated from the Temperature Vegetation Dryness Index (TDVI). Such a TDVI is obtained from satellite information, based on the relationship between the surface temperature (St) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Parameters required by the model are obtained from the relationship between St and NDVI. The application took into account the Azul River Basin (Center of Buenos Aires Province, Argentina), using four images captured by the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) sensor of the NOAA satellite, from which St and vegetative cover were obtained. St estimations used the split window equation, whereas vegetative cover was estimated through the NDVI. Preliminary results indicate that TDVI may be useful for assessing soil-water content variations. Moreover, comparisons of the model results with actual measurements in unsaturated zone monitoring sites show that the TDVI index could be used to estimate the availability of water in the upper horizon of soils.
Keywords: Surface Temperature, NDVI, Hydric Stress, NOAA-AVHRR.
INTRODUCCIÓN
Los sensores remotos son una buena alternativa para el conocimiento de la distribución espacial de variables hidrológicas de gran interés (como por ejemplo la evaporación y la transpiración, el porcentaje de cubierta vegetal y las condiciones de los cultivos, entre otras). Los modelos hidrológicos de grandes cuencas requieren conocer una gran cantidad de variables en períodos cortos de tiempo. La heterogeneidad de las grandes cuencas requiere modelos hidrológicos distribuidos de tal forma de lograr reproducir la distribución espacial de cada variable. Disponer de modelos distribuidos no es una tarea fácil, y menos aún lo es el costo que requiere el monitoreo continuo de las variables.
Entonces, es en estos casos que los sensores remotos son una atractiva herramienta ya que permiten obtener información de superficie con buena resolución espacial y temporal.
Teniendo la idea anterior en mente, en este trabajo se presenta y aplica un modelo que permite conocer la distribución espacial del EH a partir del TDVI (Sandholt et al., 2002).
Éste utiliza únicamente información de satélite (temperatura de superficie y cubierta vegetal). El mismo se aplica en la cuenca del arroyo del Azul (centro de la provincia de Buenos Aires, Argentina) utilizando imágenes NOAA-AVHRR con la finalidad de evaluar la capacidad del modelo, y además, comparar los resultados con medidas del terreno de forma tal de conocer la verdadera potencialidad de su uso. Esto último permite definir los futuros pasos para la extensión de las medidas puntuales de humedad de suelo a una escala mayor, la cuenca.
METODOLOGÍA
Para la estimación del EH se ha utilizado el TDVI (Temperature Vegetation Dryness Index) propuesto por Sandholt et al. (2002):
min Ts NDVI b a
min Ts TVDI Ts
−
⋅ +
= − (1)
donde Ts es la temperatura de superficie observada en el píxel (K), Tsmin es la mínima temperatura de superficie (K), NDVI es el índice de vegetación normalizado (Normalized Difference Vegetation Index), y “a” y “b” son parámetros propios para el área de estudio que se obtienen a partir de la relación existente entre NDVI y Ts. Los parámetros “a” y “b” se han estimado con la información contenida en la propia imagen (Sandholt et al., 2002).
El valor del TVDI varia entre 1 (límite seco) y 0 (límite húmedo) de acuerdo con lo mostrado en la Figura 1. A partir de lo observado en la Figura 1 es posible decir que para un valor mínimo de Ts corresponde la máxima disponibilidad de agua en el suelo (máxima evaporación (Ev) y transpiración (T), y que para un valor máximo de Ts no existirá disponibilidad de agua en el suelo (nula Ev y T).
Para que la ecuación 1 resulte operativa es necesario disponer de datos de Ts con
buena resolución espacio-temporal. La única posibilidad de lograr la resolución espacio-
temporal necesaria es utilizando imágenes de satélite (IS). Las IS más apropiadas y de
mayor relevancia en la actualidad son las NOAA-AVHRR. Estos satélites brindan
información de la superficie diariamente con una resolución espacial adecuada (~ 1km 2 )
para los modelos hidrológicos de grandes cuencas. El sensor AVHRR tiene 5 bandas en
sectores clave del espectro electromagnético (visible-V, infrarrojo cercano-IRC y medio IRM
e infrarrojo térmico-IRT) (Tabla 1). Con estas bandas disponibles es posible determinar
variables de gran interés hidrogeológico (cobertura vegetal, albedo, evapotranspiración y
humedad de suelo), combinando adecuadamente la información que contienen.
No Ev Temperatura de superficie
Índice de vegetación TDVI = 0
TDVI = 1 Ev
Max Ev
T
Max T No T
Ts min Ts
Ts = a+ b.NDVI
NDVI A B
Figura 1. Descripción del TVDI. El valor de TDVI para un píxel dado (NDVI, Ts) es la proporción entre las distancias A y B. Los símbolos son indicados en el texto (Adaptado de Sandholt et al.; 2002).
Tabla 1. Bandas del sensor AVHRR y ancho de cada banda (µm).
Banda Ancho de banda
1-V 0.58-0.68 2-IRC 0.725-1.10 3-IRM 3.53-3.93 4-IRT 10.30-11.30 5-IRT 11.50-12.50
En cada imagen se han eliminado las nubes a partir de un método de umbrales en las bandas visible y térmico (Saundres y Kriebel, 1988). Las bandas 1 y 2 fueron corregidas de los efectos de la atmósfera mediante el código 6S (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum; Vermote et al., 1997).
El NDVI se ha calculado a partir de la ecuación propuesta por Rouse et al. (1974) ((IRC-V)/(IRC+V)), y la Ts a partir de una ecuación split window. En este trabajo se ha optado por la ecuación cuadrática propuesta por Coll y Caselles (1997):
( )
[ 1 . 34 0 . 39 T 4 T 5 ] ( T 4 T 5 ) 0 . 56 α ( 1 ε ) β ε T 4
T s = + + ⋅ − ⋅ − + + ⋅ − − ⋅ ∆ (2)
donde Ts es la temperatura de la superficie en el píxel considerado (K), T 4 y T 5 son las temperaturas radiativas en las bandas 4 y 5 de NOAA-AVHRR (K), α y β son coeficientes que dependen del contenido de vapor de agua (W) en la atmósfera (K), ε es la emisividad de la superficie en el intervalo 10.5-12.5 µm, y ∆ε es la diferencia espectral de emisividad entre las bandas 4 y 5.
Para α se ha considerado un valor de 50 K, y para β un valor de 70 K para verano y de 130 K para invierno (Rivas y Caselles, 2003).
La determinación de ε se realizó utilizando la ecuación operativa propuesta por Valor y Caselles (1996), simplificada para las condiciones de la región pampeana (Kerdiles et al., 1998; Rivas, et al., 2001):
( 1 P v )
ε s P v ε v
ε = ⋅ + ⋅ − (3)
donde ε v es la emisividad de la vegetación (0.985), P v es el porcentaje de vegetación y ε s es
la emisividad del suelo (0.949 para la banda 4, 0.967 para el canal 5 y 0.96 para el intervalo
10.5-12.5 µm). La determinación del P v se estimó a partir del NDVI (Valor y Caselles, 1996).
Para evaluar la sensibilidad del TDVI al contenido de agua en el suelo, se compararon sus resultados con los obtenidos mediante la medición de la humedad del suelo en una parcela de estudio de la zona no saturada. La aparatología instalada permite conocer las variaciones de la humedad volumétrica del suelo así como los gradientes hidráulicos desarrollados en el mismo.
Para la medición de la humedad se ha utilizado una sonda de capacitancia. Para ello se instaló un tubo de acceso que permitió la medición semanal de la humedad del perfil del suelo edáfico y la zona no saturada. La sonda de capacitancia consiste en un par de electrodos separados por un plástico dieléctrico. Los electrodos superior e inferior y el plástico separador tienen la forma cilíndrica que entra ajustadamente en un tubo de acceso plástico que es instalado en el suelo. Un circuito de resonancia LC (L= inductancia, C=
capacitancia) en la sonda incluye al suelo fuera del tubo de acceso, al mismo tubo de acceso más el espacio de aire entre la sonda y el tubo de acceso, como uno de los elementos del capacitor. Los cambios en la frecuencia de resonancia del circuito dependen de los cambios en la capacitancia del sistema suelo – tubo de acceso. La diferencia entre la frecuencia de resonancia de la sonda en el tubo de acceso y la línea de base de la frecuencia de resonancia (a menudo medida con la sonda en el aire) es el valor D que es reportado por la unidad lectora (Evett y Steiner, 1995). El equipo utilizado fue desarrollado por Troxler Electronic Laboratories, Inc., y su modelo Sentry 200 AP fue fabricado a partir del trabajo de Dean et al. (1987).
Las mediciones se realizaron cada 10 cm hasta 180 cm de profundidad. La sonda debió ser convenientemente calibrada mediante la obtención de muestras a distintas profundidades. Así se obtuvieron tres curvas de calibración para el tubo de acceso instalado (Weinzettel y Usunoff, 2003). En la Figura 2 se grafica el ajuste obtenido para la sonda de capacitancia hasta los 60 cm de profundidad; el RCME del ajuste es de 0.041 (cm 3 .cm -3 ).
D Contenido de agua (cm
3.cm
-3)
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
4100 4300 4500 4700 4900 5100
r
2=0.849 Parcela 1 (20 - 60 cm)
Figura 2. Ajuste obtenido a partir de la sonda de capacitancia en la parcela de control.
La ecuación de ajuste utilizada para el sector del suelo comprendido entre los 20 y 60 cm de profundidad fue:
θ = 0.0004544 D – 1.7536 (4)
Como las características de los suelos y de la cubierta vegetal en el área de la parcela no varían de forma significativa es que en esta etapa del trabajo se lo ha considerado como un área comparable con las medidas observadas desde el satélite.
Entonces, los valores de humedad volumétrica medidos en esta parcela han sido
comparados con los obtenidos a partir del TDVI para un área de 9 km 2 (3 por 3 píxeles). Se
toma un área de 9 km 2 para tener certidumbre que el valor de TDVI comparado contiene a la parcela de referencia.
ÁREA DE ESTUDIO
El área en la que se ha aplicado el TDVI corresponde a la cuenca del arroyo del Azul, ubicada en el centro de la provincia de Buenos Aires, Argentina (Figura 3). Cubre 6.262 km 2 de la denominada pampa húmeda. Es predominantemente llana con un pendiente media menor al 1 %, pudiendo llegar en la parte norte a un 0,2 %, y con altitudes en torno a los 100 m (Varni et al., 1999; Usunoff, et al., 1999).
La precipitación media anual en la zona es de 1005 mm (estación Azul para el período 1988-2000). En general, se presentan excesos pluviométricos en otoño (marzo- abril) y déficit en los meses invernales, aunque existe un déficit puntual en los meses de verano.
36º 40'
Tandil º
59º 30' Azul
Chillar
N
0 30 km Est. Azul
Juarez º Olavarría
º
Canal 11
Parcela
Figura 3. Área de estudio y ubicación de parcela de estudio.
RESULTADOS
Para la estimación del NDVI y de la Ts se han utilizado imágenes del sensor AVHRR a bordo de los satélites NOAA 14 y 16 comprendidas en el período 1998 a 2003 captadas entre las 14 y 18 horas. De un total de 50 imágenes, 46 fueron desechadas por no ser representativas de las condiciones impuestas para la aplicación del modelo propuesto, que son: (1) días con menos del 90 % de cobertura nubosa, (2) píxeles con ángulos de observación bajo, (3) ausencia de precipitaciones los días previos, y (4) imágenes de verano con elevado déficit hídrico. De esta manera se reduce considerablemente el error de estimación del TDVI. Las fechas de las cuatro imágenes así seleccionadas son: 29 de noviembre de 1998, 29 de diciembre de 1999, 21 de enero de 2000 y 3 de febrero de 2001.
La Figura 4 muestra los gráficos de dispersión (NDVI-Ts) para las cuatro imágenes
consideradas, mientras que, la Figura 5 permite observar el límite seco y la recta ajustada
por regresión lineal. En estas Figuras se puede ver claramente las condiciones hídricas de la
cuenca si se observa el comportamiento de la Ts teniendo en cuenta que, a mayor
temperatura se reduce la velocidad de evaporación y transpiración.
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDVI ( )
Ts (K)
363_99
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDVI ( )
Ts (K)
333_98
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDVI ( )
Ts (K)
021_00
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDVI ( )
Ts (K)
034_01
Figura 4. Dispersión NDVI -Ts para las cuatro imágenes.
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDVI ( )
Ts (K)
333_98
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDVI (K)
Ts (K)
363_99
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDVI ( )
Ts (K)
034_01
293 298 303 308 313 318
0.1 0.3 0.5 0.7
NDV I ( )
Ts (K)
021_00
