Calibración de áreas de inundación mediante los índices espectrales de imágenes de satélite, caso: Evento 2017 - Piura - Perú

Abstract

En el transcurso de esta investigación se abordó el tema de la calibración de áreas de inundación a través del modelado hidráulico en 2D, empleando índices espectrales de imágenes satelitales, específicamente NDWI y NDBI. El enfoque se dirige al evento del Fenómeno El Niño de marzo de 2017 en la zona urbana de Piura, Perú, con el propósito de obtener un modelo 2D que represente con precisión las inundaciones de dicho evento. Los objetivos específicos abarcan la delimitación de la zona de estudio y la evaluación del uso del suelo, la generación de índices espectrales a partir de datos satelitales y la utilización del software HEC-RAS 2D para modelar y calibrar la inundación. En este software se incorporaron parámetros base del evento de El Niño los cuáles se calibraron mediante iteraciones que condujeron hacia la obtención de un modelo de inundación calibrado. La evaluación de precisión del modelo se llevó a cabo mediante el coeficiente de Kappa, que proporcionó una medición de la capacidad del modelo para predecir las inundaciones observadas. El resultado esperado es obtener el mayor porcentaje de precisión que entre el modelo 2D y las condiciones reales del evento de inundación de 2017 en Piura. Este estudio tiene un valor significativo al mejorar la comprensión de eventos de inundación en la región y ofrece aplicaciones prácticas en la gestión de desastres y la planificación urbana. Facilitará la toma de decisiones, de forma más efectivas, para mitigar los efectos de futuras inundaciones, contribuyendo así a la seguridad y resiliencia de las comunidades urbanas ante eventos climáticos extremos.

In the course of this research, the topic of flood area calibration was addressed through 2D hydraulic modeling, employing spectral indices from satellite images, specifically NDWI and NDBI. The focus is directed to the El Niño Phenomenon event of March 2017 in the urban area of Piura, Peru, with the purpose of obtaining a 2D model that accurately represents the flooding of that event. The specific objectives cover the delimitation of the study area and land use assessment, the generation of spectral indices from satellite data, and the use of HEC-RAS 2D software to model and calibrate the flooding. Base parameters of the El Niño event were incorporated into this software, which were calibrated through iterations that led to obtaining a calibrated flood model. The accuracy assessment of the model was carried out using the Kappa coefficient, which provided a measure of the model's ability to predict the observed floods. The expected result is to obtain the highest percentage of accuracy that between the 2D model and the actual conditions of the 2017 flood event in Piura. This study has significant value in improving the understanding of flood events in the region and offers practical applications in disaster management and urban planning. It will facilitate more effective decision making to mitigate the effects of future floods, thus contributing to the safety and resilience of urban communities to extreme weather events.