A study of the soil salinity in the Ebro’s Delta through radar SAR images (Sentinel-1)

Desde hace pocos años, la teledetección ha adquirido un papel protagonista en muchos ámbitos de estudio, dado que es capaz de proporcionar gran cantidad de datos en el instante deseado, a menudo cedidos sin coste alguno al usuario final. Estos datos proporcionan información directa e indirecta de muchos parámetros relacionados con la superficie del planeta. En esta memoria se detalla un estudio para relacionar la salinidad del suelo con la señal de retrodispersión registrada por un satélite de radar de apertura sintética (SAR, por sus siglas en inglés synthetic aperture radar), el satélite de la misión Copernicus Sentinel-1. La salinidad de las tierras del Delta del río Ebro es un problema para los cultivos de arroz predominantes en la zona, pudiendo arruinar la cosecha anual. Si los agricultores supieran a priori cual es la salinidad del suelo, o cuales son las parcelas con mayor índice de salinidad, podrían hacer un mejor uso de sus recursos o incluso descartar las parcelas más salinas. Las campañas de medición en tierra de parámetros como la salinidad son costosas en tiempo y dinero. Dado que los datos de teledetección del programa Copernicus son de libre disposición para los ciudadanos europeos, resultaría muy conveniente utilizarlos para encontrar un nexo con la salinidad de los suelos. El presente estudio ha encontrado una relación lineal bastante robusta entre la señal registrada por el satélite y la salinidad de los suelos del Delta del Ebro.Máster Universitario en Hidrología y Gestión de Recursos Hídricos (M173

Remote sensing approaches and mapping methods for monitoring soil salinity under different climate regimes

Soil salinization is one of the severe land-degradation problems due to its adverse effects on land productivity. Each year several hectares of lands are degraded due to primary or secondary soil salinization, and as a result, it is becoming a major economic and environmental concern in different countries. Spatio-temporal mapping of soil salinity is therefore important to support decisionmaking procedures for lessening adverse effects of land degradation due to the salinization. In that sense, satellite-based technologies provide cost effective, fast, qualitative and quantitative spatial information on saline soils. The main objective of this work is to highlight the recent remote sensing (RS) data and methods to assess soil salinity that is a worldwide problem. In addition, this study indicates potential linkages between salt-affected land and the prevailing climatic conditions of the case study areas being examined. Web of science engine is used for selecting relevant articles. "Soil salinity" is used as the main keyword for finding "articles" that are published from January 1, 2007 up to April 30, 2018. Then, 3 keywords; "remote sensing", "satellite" and "aerial" were used to filter the articles. After that, 100 case studies from 27 different countries were selected. Remote sensing based researches were further overviewed regarding to their location, spatial extent, climate regime, remotely sensed data type, mapping methods, sensing approaches together with the reason of salinity for each case study. In addition, soil salinity mapping methods were examined to present the development of different RS based methods with time. Studies are shown on the Köppen-Geiger climate classification map. Analysis of the map illustrates that 63% of the selected case study areas belong to arid and semi-arid regions. This finding corresponds to soil characteristics of arid regions that are more susceptible to salinization due to extreme temperature, high evaporation rates and low precipitation

Monitoring Soil Salinization in Keriya River Basin, Northwestern China Using Passive Reflective and Active Microwave Remote Sensing Data

Soil salinization is one of the most widespread soil degradation processes on Earth, especially in arid and semi-arid areas. The salinized soil in arid to semi-arid Xinjiang Uyghur Autonomous Region in China accounts for 31% of the area of cultivated land, and thus it is pivotal for the sustainable agricultural development of the area to identify reliable and cost-effective methodologies to monitor the spatial and temporal variations in soil salinity. This objective was accomplished over the study area (Keriya River Basin, northwestern China) by adopting technologies that heavily rely on, and integrate information contained in, a readily available suite of remote sensing datasets. The following procedures were conducted: (1) a selective principle component analysis (S-PCA) fusion image was generated using Phased Array Type L-band SAR (PALSAR) backscattering coefficient (σ°) and Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) multispectral image of Keriya River Basin; and (2) a support vector machines (SVM) classification method was employed to classify land cover types with a focus on mapping salinized soils; (3) a cross-validation method was adopted to identify the optimum classification parameters, and obtain an optimal SVM classification model; (4) Radarsat-2 (C band) and PALSAR polarimetric images were used to analyze polarimetric backscattering behaviors in relation to the variation in soil salinization; (5) a decision tree (DT) scheme for multi-source optical and polarimetric SAR data integration was proposed to improve the estimation and monitoring accuracies of soil salinization; and (6) detailed field observations and ground truthing were used for validation of the adopted methodology, and quantity and allocation disagreement measures were applied to assess classification outcome. Results showed that the fusion of passive reflective and active microwave remote sensing data provided an effective tool in detecting soil salinization. Overall accuracy of the adopted SVM classifier with optimal parameters for fused image of ETM+ and PALSAR data was 91.25% with a Kappa coefficient of 0.89, which was further improved by the DT data integration and classification method yielding an accuracy of 93.01% with a Kappa coefficient of 0.92 and lower disagreement of quantity and allocation

Contextualización y caracterización geológico-geomorfológica de un domo salino mediante teledetección y SIG. El caso único del Ambal ridge, Irán

El uso de imágenes Landsat como herramienta para la detección geológica es de gran ayuda en la contextualización geológica del área de estudio regional y, con ésta, el entendimiento de la estructura de Ambal ridge. Esta estructura cubre 4 km2, es un domo salino producido en la Formación Gachsaran con una significativa exposición de sal en contacto directo con el Río Karum en las Montañas Zagros. Presenta una enorme red de cavidades y una elevada karstificación que actualmente se encuentra sumergida por el embalse de Gotvand, el se-gundo más grande de Irán. Las evidencias geomorfológicas, incluyendo el desvío del cauce del Río Karum y los barrancos obturados indican que la zona de Ambal es una estructura halocinética activa, probablemente provocada por una pérdida de carga debido a la erosión. El análisis GIS de esta estructura nos permite localizar, medir y entender las diferentes morfologías presentes en ella. El domo salino se encuentra afectado por grandes desliza-mientos de hasta 54256577m3 en volumen. El gran incremento de la pendiente relacionado con la erosión fluvial y el ascenso halocinético del domo parecen ser los factores principales. Un total de 693 dolinas han sido identificadas (170 dolinas/km2). Las depresiones ocurren preferentemente a lo largo de un cinturón con un elevado grado de agrupamiento (NNI=0.3). Esta distribución espacial es controlada por la proximidad del río, la pendiente y el contenido en halita del sustrato. Una gran depresión compuesta, cuyo fondo se encuentra por debajo del nivel máximo normal de embalse ya ha generado un lago. El recrecimiento del embalse ha inducido unas peculiares estructuras de colapso de 220-280m de longitud que se traduce en superficie en un complejo sistema de fisuras y escarpes. Es de esperar que la rápida disolución superficial salina genere y reactive un gran número de dolinas y pueda reactivar deslizamientos debido a la perdida de soporte basal por erosión