Cartografía de la dinámica del paisaje fluvial del río Paraná Medio ante eventos climáticos extremos utilizando Big Data EO.

Abstract

El principal objetivo de este proyecto es conocer la heterogeneidad de los hábitats acuáticos y terrestres de la llanura aluvial del Río Paraná Medio, así como su diversidad biótica (vegetación) en eventos climáticos extremos. El área de estudio se ubica sobre la llanura de inundación del río Paraná Medio entre las dos ciudades capitales de provincia, Santa Fe y Paraná (latitud 31º 41´ S y longitud 60º 37´ O).). La misma comprende una superficie aproximada de 250 km2 y contiene dos de las cinco unidades geomorfológicas más importantes de su llanura aluvial: Las Islas del Cauce Principal y la llanura de Deltas de Tributarios. Para poder alcanzar este objetivo la investigación contendrá cuatro fases principales, de las cuales la primera consistirá en seleccionar las imágenes satelitales Radares y Ópticas de los repositorios de datos de observación de la tierra (Big Data EO) concomitantes con los eventos climáticos extremos. En la segunda las mismas serán procesadas con técnicas específicas para cada tipo, por un lado, a las imágenes SAR se les calcularán diversos índices (RVI - Radar Vegetation Index, RFDI - Radar Rorest Degradation Index, etc.) y aplicarán algoritmos de clasificación no supervisada y supervisada (umbral manual, detección de cambios, polarimetría y aprendizaje automático). Por otro lado, sobre las imágenes ópticas también se computarán distintos índices de vegetación (NDVI, SAVI, EVI, etc.), de suelo (BI, RI, etc.) y de agua (NDWI, etc.) para luego aplicar los algoritmos de clasificación no-supervisados (Isodata, Isocluster, etc.), supervisados (máxima probabilidad, Fisher, etc.) y de aprendizaje automático: bosque aleatorio (RF - Random Forest) y máquinas de soporte vectorial (SVM - Support Vector Machine). La tercera fase consistirá en evaluar, con datos de campo, los resultados obtenidos en las clasificaciones empleando índices cuantitativos derivados de la matriz de error (Kappa, fiabilidad global, RMSE, etc.). Por último, a partir de la información validada se ejecutará cartografía de la dinámica del paisaje fluvial y la conectividad entre el cauce principal del Paraná y su llanura de inundación, lo cual posibilitará efectuar un análisis crítico sobre el estado de situación del valle aluvial ante eventos climáticos extremos.

The main objective of this project is to know the heterogeneity of the aquatic and terrestrial habitats of the alluvial plain of the Middle Paraná River, as well as its biotic diversity (vegetation) in extreme climatic events. The study area is located on the flood plain of the Middle Paraná River between the two provincial capital cities, Santa Fe and Paraná (latitude 31º 41 S and longitude 60º 37 W). ). It covers an area of approximately 250 km2 and contains two of the five most important geomorphological units of its alluvial plain: The Main Channel Islands and the Plain of Deltas de Tributary. In order to achieve this objective, the research will contain four main phases, of which the first will consist in selecting the Radars and Optics satellite images from the repositories of Earth observation data (Big Data EO) concomitant with extreme weather events. In the second they will be processed with specific techniques for each type, on the one hand, the SAR images will be calculated various indices (RVI - Radar Vegetation Index, RFDI - Radar Rorest Degradation Index, etc.) and apply unsupervised and supervised classification algorithms (manual threshold, change detection, polarimetry and machine learning). On the other hand, different vegetation indices (NDVI, SAVI, EVI, etc.), soil indices (BI, RI, etc.) and water indices (NDWI, etc.) will also be computed on optical images to then apply unsupervised classification algorithms (Isodata, Cluster, etc.), supervised (maximum probability, Fisher, etc.) and machine learning: Random Forest (RF) and Vector Support Machines (SVM). The third phase will consist of evaluating, with field data, the results obtained in the classifications using quantitative indices derived from the error matrix (Kappa, global reliability, RMSE, etc.). Finally, from the validated information will be executed cartography of the Dynamics of the Fluvial Landscape and the Connectivity between the main channel of the Paraná and its flood plain, which will make it possible to carry out a critical analysis on the state of the situation of the alluvial valley before extreme climatic events.