Áreas Afectadas por las inundaciones en la provincia de Entre Ríos; análisis de imágenes MODIS (diaria, 500 m). Emmanuel de la Mata, Alicia H. Barchuk, A. Horacio Britos [email protected], [email protected] Oficina de monitoreo y emergencia ambiental-UNC Metodología: el método usado fue propuesto por Sheng (2001) en el cual la fracción de agua en el pixel puede calcularse a partir de un modelo lineal de mezcla, donde la reflectancia de un pixel mezclado en el rango desde el visible al infrarrojo se describe como: Donde R en este caso es la reflectancia en la banda 5, Rwater y RLand constituyen los valores F 57°0'0"O 15/12/2015 58°30'0"O F 57°0'0"O 14/01/2016 30°0'0"S umbrales para agua pura y tierra respectivamente. Se utilizó el software TerrSet para el procesamiento y análisis de las imágenes. 30°0'0"S 58°30'0"O 3. 4. 5. http://oas.gsfc.nasa.gov/flood map/. Resultados: para la fecha del 15/12/2015 la cantidad de hectáreas afectadas por el agua es de 100000, mientras que la cantidad de hectáreas para el 14/01/2016 asciende a 146000, lo que significa un incremento del 46 %. La cantidad de hectáreas con agua permanente (109500 ha) no se modificó entre una fecha y otra. Concordia Concordia Content may not reflect National Geographic's current map policy. Sources: National Geographic, Esri, DeLorme, HERE, UNEP-WCMC, USGS, NASA, ESA, METI, NRCAN, GEBCO, NOAA, increment P Corp. Content may not reflect National Geographic's current map policy. Sources: National Geographic, Esri, DeLorme, HERE, UNEP-WCMC, USGS, NASA, ESA, METI, NRCAN, GEBCO, NOAA, increment P Corp. 58°30'0"O 57°0'0"O 58°30'0"O 57°0'0"O Conclusiones: El incremento en las precipitaciones durante el mes de enero provocó inundaciones que se extendieron particularmente hasta el delta del rio Uruguay. Las inundaciones en el delta q explican el 70 % del incremento del área inundada entre el 15/12/2015 y el día 14/01/2016. El área inundada de la ciudad de Concordia puede visualizarse en el mapa ampliado. El índice Kappa para la clasificación arroja un valor de 86 lo que demuestra la exactitud del trabajo realizado Bibliografía: Sheng Y., P. Gong, y Q. Xiao. 2001. Quantitative dynamic flood monitoring with NOAA AVHRR, Int. J. Remote Sens., 22: 1709–1724 33°0'0"S 2. Elección de la fecha de adquisición de las imágenes. Importación, proyección, mosaiqueo. Identificación del valor de Rwater y Rland para ambas fechas. Clasificación de la imagen de acuerdo a los umbrales definidos en el paso anterior resumiendo la imagen en 3 clases: agua, inundado, tierra. Comprobación de la calidad de la clasificación por medio del índice de kappa usando como testigo, imágenes descargadas desde la web. 31°30'0"S 1. 31°30'0"S Pasos: 33°0'0"S Introducción: en el siguiente trabajo se describe la situación por la que está pasando toda el área comprendida por la cuenca baja del rio Uruguay en particular el margen occidental sobre la provincia de Entre Ríos. Las técnicas de detección de inundaciones se enfocan en delimitar el área inundada, para este caso se utiliza la banda 5 del sensor Modis en dos fechas, una anterior al periodo de lluvias (12/12/2015) y la otra fecha que es la más próxima disponible al periodo de lluvias que ocurrió durante el mes de enero(14/01/2016).El periodo de inundaciones duro entre fines de diciembre (cercano a navidad) y primera quincena de enero. La decisión de elegir la fecha del 14/01/2016 fue porque era la primera imagen disponible sin nubosidad posterior al periodo mencionado de lluvia. La población más afectada fue Concordia ubicada a las orillas del rio Uruguay.