Estudio de áreas degradadas mediante imágenes obtenidas con un UAV (dron) y con el satélite Sentinel de la Agencia Espacial Europea

  1. María del Pilar García Rodríguez
  2. Almudena Sánchez Pérez de Évora
Revista:
Anales de geografía de la Universidad Complutense

ISSN: 0211-9803

Año de publicación: 2020

Volumen: 40

Número: 1

Páginas: 55-71

Tipo: Artículo

DOI: 10.5209/AGUC.69332 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Se analiza, mediante imágenes de satélite, fotografías aéreas e imágenes tomadas con un dron, un sector protegido dentro del Parque Regional del Guadarrama (Madrid) afectado por importantes procesos de degradación. Este área se caracteriza por la presencia de fuertes cárcavas que, aunque carentes de vegetación en su mayor parte, en algunos puntos más estables, sustentan un denso bosque mediterráneo. La acción del hombre ha provocado un importante sellado del suelo con la construcción de urbanizaciones en áreas próximas que incrementan los procesos de escorrentía y, por lo tanto, afectan a la evolución de las cárcavas. El objetivo de este trabajo es hacer una cartografía detallada de estas áreas degradadas utilizando las fuentes disponibles y actualizadas: fotografía aérea, imágenes de los satélites Landsat, Spot y Sentinel e imágenes tomadas con un dron con cámara visible y de infrarrojos próximos. Son especialmente novedad, las imágenes tomadas por el satélite Sentinel y por el dron.

Referencias bibliográficas

  • Alatorre L.C y Beguería S. (2009) Identification of eroded areas using remote sensing in a badlands landscape on marls in the central Spanish Pyrenees. Catena 76, 182–190.
  • Atlas Climático Ibérico (Temperatura del aire y precipitación 1971-2000). (2011). Departamento de Producción de la Agencia Estatal de Meteorología de España (Área de Climatología y Aplicaciones Operativas) y Departamento de Meteorologia e Clima, Instituto de Meteorologia de Portugal (Divisão de Observação Meteorológica e Clima). Agencia Estatal de Meteorología Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino. Instituto de Meteorologia de Portugal. Closas-Orcoyen S. L.
  • Barbero, C.; Marques, M.J.; Ruiz, M. (2013). The case of urban sprawl in Spain as an active and irreversible driving force for desertification. Journal of Arid Environmental, 90, 95–102.
  • Carpintero-Salvo, I.; Chica Olmo, M; Rigol Sánchez, J.P.; Pardo Iguzquiza, E. and Rodríguez Galiano, V. (2007). Aplicación de imágenes ASTER y ETM+ para el estudio de la susceptibilidad a la erosión en una zona semiárida (SE España). Revista de Teledetección, 2, 13-23.
  • Chen, L.; Sela, S.; Svoray, T.; Assouline, S. (20139. The role of soil-surface sealing, microtopography, and vegetationpatches in rainfall-runoff processes in semiarid areas. Water Resour. Res. 49, 5585–5599.
  • Dwivedi, R.S.; Kumar, A.B. and Tewari, K.N. (19979. The utility of multisensory data for zapping eroded lands. International Journal of Remote Sensing, 18, 2303-2318.
  • García Rodríguez, M.P. and Pérez González, M.E. (2007). Changes in soil sealing in Guadalajara: cartography with Landsat images. Science of Total Environment, 41. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2007.01.048.
  • García Rodríguez, M.P. y Pérez González, M.E. (2011). Sellado de fluvisoles en la comunidad de Madrid análisis a partir de imágenes Landsat. Anales de Geografía de la Universidad Complutense, 31, 125-137.
  • García, M.P., Pérez, M. E. and Guerra, A. 2014. Using TM images to detect soil sealing change in Madrid (Spain). Geoderma, 214-215, 135–140.
  • García M.P. and Pérez M. E. (2016). Mapping of soil sealing by vegetation indexes and built- up index: A case study in Madrid (Spain). Geoderma, 268, 100-107.
  • Glovis. http://glovis.usgs.gov/
  • Instituto Geográfico Nacional (IGN). http://www.ign.es/
  • Jacobson, C.R. (2011). Identification and quantification of the hydrological impacts of imperviousness in urban catchments: A review. Journal of Environmental Management, 92, 1438–1448.
  • King, C.; Baghdadi, N.; Lecomte, V. and Cerdan, O. (2005). The application of remote sensing data to monitoring and modelling of soil erosion. Catena, 62, 79-93.
  • Liberti, M.; Simonielle, T.; Carone, M.T.; Coppola, R.; D’emilio, M. and Macchiato, M. (2009). Mapping badland areas using LANDSAT TM/ETM satellite imagery and morphological data. Geomorphology, 106, 3-4, 333-343.
  • Madrid.org. http://www.madrid.org
  • Mathieu, R.; King, C. and Bissonnais, Y.L. (1997). Contribution of multi-temporal SPOT data to the mapping of a soil erosion index, the case of the loamy plateaux of northern France. Soil Technology, 10, 99-110.
  • Moeller, M. Remote Sensing for the Monitoring of Urban Growth Patterns. (2015). Available online:http://www.isprs.org/proceedings/XXXVI/8-W27/moeller.pdf (accessed on 17 February 2015).
  • Montanarella L. (2007). Trends in land degradation in Europe. In: Sivakumar MVK, Ndegwa N, Edit. Climate and land degradation. Germany, Springer-Heidelberg, pp. 83-104.
  • Monturiol, F.y Alcalá, L. (1990a). Mapa de asociaciones de suelos de la Comunidad de Madrid. Escala 1:200.000. C.S.I.C., Comunidad de Madrid, 71 pp. Madrid.
  • Monturiol, F. y Alcalá, L. (1990b). Mapa de Capacidad Potencial de Uso Agrícola de la Comunidad de Madri. Escala 1:200.000 C.S.I.C., Comunidad de Madrid pp. 31. Madrid.
  • Pérez González, M.E. and García Rodríguez, M.P. (2016). Monitoring Soil Sealing in Guadarrama River Basin, Spain, and Its Potential Impact in Agricultural Areas. Agriculture, 6 (1), 7; doi:10.3390/agriculture6010007.
  • Pérez, M. E. y García, M.P. (2017). Monitoring soil erosion by raster images: from aerial.photographs to drone taken pictures. European Journal of Geography7, 5, 117- 129.
  • Ramos, M. C.; Nacci, S. and Pla, I. (2000). Soil Sealing and Its Influence on Erosion Rates for Some Soils in the Mediterranean Area. Soil Science, 165-5, 398-403.
  • Ridd, M.K. (1995). Exploring a V-I-S (vegetation-impervious surface-soil) model for urban ecosystem analysisthrough remote sensing: Comparative anatomy for cities. International Journal of Remote Sensing, 16, 2165–2185.
  • Romero Díaz, A., Belmonte Serrato, F., Docampo Calvo, A.M. & Ruiz Sinoga, J. D. (2011). Consecuencias del sellado de los suelos en el Campo de Cartagena (Murcia). In Gozálvez Pérez, V. & Marco Molina, J.A. (Coords.): Geografía y desafíos territoriales en el siglo XXI, Vol. 2, 605-616.
  • Varshney, A. (2013). Improved NDBI differencing algorithm for built-up regions change detection from remote-sensing data: an automated approach. Remote Sensing Letters, 4 (5), 504-512.
  • Yengoh, G.T., Dent, D., Olsson, L., Tengberg, A.E. and Tucker,C.J. (2016). Use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to Assess Land Degradation at Multiple Scales. Springer.
  • Xiao, R., Su, S., Zhang, Z., Qi, J., Jiang, D. and Wu, J. (2013). Dynamics of soil sealing and soil landscape patterns under rapid urbanization. Catena, 109, 1–12.
  • Xu, H. (2008). A new index for delineating built‐up land features in satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 29 (14), 4269-4276.
  • Zhaa, Y., Gaob J., and Nic. S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24 (3), 583-594. DOI: 10.1080/01431160304987.
  • Zhang, Q., Wang, J., Peng, X., Gong, P. and Shi, P. (2002). Urban built-up land change detection with road density and spectral information from multitemporal Landsat TM data. International Journal of . Remote Sensing, 23 (15), 3057–3078.
  • Global Land Cover Facility. Available online: http://www.glcf.umd.edu (accessed on 10 Sep 2015).