Evaluación de relaciones entre extensión de inundación e impactos en cultivos en la cuenca del Río Aguán en honduras, utilizando datos de tecnología radar de apertura sintética (SAR) - Masís Aguilar, Jorge Esteban (2023)
Este estudio tuvo como objetivo establecer una metodología sencilla y eficaz para analizar la extensión de inundaciones en cuencas afectadas por desastres naturales, utilizando principalmente datos obtenidos a través de teledetección, en particular, imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR). La investigación buscó evaluar los posibles impactos en cultivos a través de la relación de estos datos post evento con índices de vegetación. Los resultados generados representan un recurso valioso para respaldar la toma de decisiones en agricultura y la gestión integral de riesgos a nivel local y regional. La metodología propuesta para la detección de cambios se basó en el aprovechamiento de datos disponibles y herramientas en línea, como Google Earth Engine. Se utilizaron tanto imágenes SAR como imágenes ópticas de alta y mediana resolución espacial. Además, se llevó a cabo una validación en campo en la cuenca del Río Aguán en Honduras. El primer capítulo introduce la investigación, abordando aspectos generales como el problema, la justificación, el área de estudio, los objetivos, el marco teórico y la metodología. En el segundo capítulo, se presentan los resultados del cálculo de la extensión de inundación causada por los huracanes Eta e Iota en la cuenca del Río Aguán, el análisis de la eficacia de la evaluación de áreas inundadas, los impactos en los cultivos y el potencial de aplicación a nivel local y regional. Las conclusiones destacan la validación de la eficacia de la metodología basada en imágenes SAR y Google Earth Engine para la detección de inundaciones. Durante los huracanes Eta e Iota, se identificaron un total de 11,327 hectáreas inundadas en la cuenca del río Aguán, incluyendo 7,479 hectáreas de áreas agrícolas. Sin embargo, se observa que el análisis de inundaciones con el índice MNDWI se vio limitado debido a la falta de datos completos en la cuenca en fechas específicas, lo que subraya la importancia de la tecnología SAR y la complementariedad de las fuentes de teledetección. El índice de vegetación NDVI también proporcionó información valiosa sobre la salud de la vegetación en áreas inundadas. Esta investigación ofrece una herramienta con un alto potencial operativo, con aplicaciones significativas en agricultura y gestión de riesgos. Además, resalta la capacidad de compartir y escalar esta aplicación a través de Google Earth Engine para beneficio de la comunidad local y regional.