Extracción semiautomática de línea de costa a partir de imágenes radar Sentinel – 1 para generación de cartografía náutica

Main Article Content

Diego Paúl Satián Arias

Abstract

La evolución en el levantamiento de información geográfica ha traído consigo un cambio de paradigma en cuanto a los métodos utilizados para cartografiar y analizar los elementos presentes en el territorio. En la actualidad, el uso de sensores activos y pasivos montados en diferentes plataformas, ha brindado soluciones precisas y eficientes en temas de cartografía náutica, estudios de cambio en la línea de costa y extracción semiautomática de elementos cartográficos. El presente estudio muestra una metodología para la extracción semiautomática de la línea de costa a través del cálculo del valor de “threshold”, valor que permitió clasificar los elementos agua y tierra firme de manera precisa a partir del uso de imágenes radar de la plataforma Sentinel-1. Adicionalmente, se realizó la evaluación de los productos obtenidos con el fin de incorporar este flujo de trabajo dentro de los procesos de actualización de cartografía náutica, brindando una mayor frecuencia y precisión en la obtención de datos. La zona analizada corresponde a la Isla de la Plata, en la provincia de Manabí, Ecuador, la cual fue seleccionada por su semejanza morfológica costera con las islas Galápagos; área de interés para futuros estudios. Los resultados alcanzados muestran que la extracción semiautomática de la línea de costa puede ser utilizada en cartografía de escalas menores a 1:150.000, ya que existen diferencias de hasta 47 metros en promedio para su posición. En cuanto a los resultados obtenidos, de la representación geométrica de la isla y el reconocimiento de tierra firme y del agua, presentan una coherencia aceptable. Es recomendable ampliar la investigación a través del uso de imágenes radar con una mayor resolución espacial y la aplicación de algoritmos más robustos de corrección a las imágenes, con el fin de obtener resultados más precisos.

Article Details

How to Cite
Extracción semiautomática de línea de costa a partir de imágenes radar Sentinel – 1 para generación de cartografía náutica. (2020). Revista Geoespacial, 17(2), 48-65. https://doi.org/10.24133/geoespacial.v17i2.1768
Section
Artículos Técnicos
Author Biography

Diego Paúl Satián Arias, Instituto Oceanográfico y Antártico de la Armada del Ecuador

Ingeniero Geógrafo y del Medio Ambiente, con experiencia en los de la geodesia, topografía, sensores remotos y sistemas de información geográfica. Actualmente desempeño el cargo de Hidrógrafo en el INOCAR, formo parte del equipo técnico a cargo del Proyecto de Extensión de la Plataforma Continental del Ecuador.

How to Cite

Extracción semiautomática de línea de costa a partir de imágenes radar Sentinel – 1 para generación de cartografía náutica. (2020). Revista Geoespacial, 17(2), 48-65. https://doi.org/10.24133/geoespacial.v17i2.1768

References

European Spatial Agency. (2020) ‘Sentinel-1 - Overview - Sentinel Online’. European Space Agency. Available at: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-1/overview.

Anfinsen, S. N., Doulgeris, A. P. and Eltoft, T. (2009) ‘Estimation of the equivalent number of looks in polarimetric synthetic aperture radar imagery’, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(11), pp. 3795–3809. doi: 10.1109/TGRS.2009.2019269.

Aulard-Macler, M. (2012) ‘Sentinel-1 Product definition’.

Baiocchi, V. et al. (2012) ‘Coastline Detection Using High Resolution Multispectral Satellite Images’, FIG working week 2012, Rome., (May), pp. 6–10. Available at: http://www.fig.net/pub/fig2012/techprog.htm.

Bayanudin, A. A. and Jatmiko, R. H. (2016) ‘Orthorectification of Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) Data in Some Parts of South-eastern Sulawesi Using Sentinel-1 Toolbox’, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 47(1). doi: 10.1088/1755-1315/47/1/012007.

Bioresita, F. and Hayati, N. (2016) ‘Coastline Changes Detection Using Sentinel-1 Satellite Imagery in Surabaya, East Java, Indonesia’, Geoid, 11(2), p. 190. doi: 10.12962/j24423998.v11i2.1265.

Cantalamessa, G. and Di Celma, C. (2004) ‘Origin and chronology of Pleistocene marine terraces of Isla de la Plata and of flat, gently dipping surfaces of the southern coast of Cabo San Lorenzo (Manabì, Ecuador)’, Journal of South American Earth Sciences, 16(8), pp. 633–648. doi: 10.1016/j.jsames.2003.12.007.

Chen, C. et al. (2019) ‘The application of the tasseled cap transformation and feature knowledge for the extraction of coastline information from remote sensing images’, Advances in Space Research. COSPAR, 64(9), pp. 1780–1791. doi: 10.1016/j.asr.2019.07.032.

Choi, H. and Jeong, J. (2019) ‘Speckle noise reduction technique for sar images using statistical characteristics of speckle noise and discrete wavelet transform’, Remote Sensing, 11(10). doi: 10.3390/rs11101184.

Deng, Z. et al. (2019) ‘Land use/land cover classification using time series Landsat 8 images in a heavily urbanized area’, Advances in Space Research. COSPAR, 63(7), pp. 2144–2154. doi: 10.1016/j.asr.2018.12.005.

ESRI (2020) Anatomy of a tool reference page—ArcGIS Pro | Documentation. Available at: https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/introduction-anatomy/anatomy-of-a-tool-reference-page.htm (Accessed: 25 August 2020).

Filipponi, F. (2019) ‘Sentinel-1 GRD Preprocessing Workflow’, Proceedings, 18(1), p. 11. doi: 10.3390/ecrs-3-06201.

IHO (2013) ‘INTERNATIONAL HYDROGRAPHIC ORGANIZATION REGULATIONS OF THE IHO FOR INTERNATIONAL ( INT ) CHARTS and’, THE INTERNATIONAL HYDROGRAPHIC bUREAU MONACO, Edition 4.(September), pp. 1–435. Available at: https://www.iho.int/iho_pubs/standard/S-4/S-4_e4.4.0_EN_Sep13.pdf.

Kaichang Di, Jue Wang, Ruijin Ma, R. L. et al. (2003) ‘Automatic shoreline extraction from highresolution IKONOS satellite imagery’, ASPRS 2003 Annual Conference Proceedings, 130(May), pp. 1–4.

Li, X. and Damen, M. C. J. (2010) ‘Coastline change detection with satellite remote sensing for environmental management of the Pearl River Estuary, China’, Journal of Marine Systems. Elsevier B.V., 82(SUPPL.), pp. S54–S61. doi: 10.1016/j.jmarsys.2010.02.005.

Liu, H. (2009) ‘Shoreline Mapping and Coastal Change Studies Using RemoteSensing Imagery and LIDAR Data’, in Yang, X. (ed.) Remote Sensing and Geospatial Technologies for Coastal Ecosystem Assessment and Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 297–322. doi: 10.1007/978-3-540-88183-4_13.

Liu, Y. et al. (2013) ‘Detecting coastline change from satellite images based on beach slope estimation in a tidal flat’, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Elsevier B.V., 23(1), pp. 165–176. doi: 10.1016/j.jag.2012.12.005.

Lubczonek, J. (2017) ‘Application of Sentinel-1 imageries for shoreline extraction’, Proceedings International Radar Symposium, pp. 1–9. doi: 10.23919/IRS.2017.8008161.

Łubczonek, J. (2016) ‘Geoprocessing of high resolution imageries for shoreline extraction in the process of the production of inland electronic navigational charts’, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, 2016(4), pp. 225–235. doi: 10.1127/pfg/2016/0297.

Mathieu, P. P. et al. (2017) ‘The ESA’s earth observation open science program’, IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. IEEE, 5(2), pp. 86–96. doi: 10.1109/MGRS.2017.2688704.

Mirsane, H. et al. (2018) ‘Automatic Coastline Extraction Using Radar and Optical Satellite Imagery and Wavelet-IHS Fusion Method’, International Journal of coastal and offshore engineering, 2(2), pp. 11–20. doi: 10.29252/ijcoe.2.2.11.
Nuthammachot, N., Phairuang, W. and Stratoulias, D. (2017) ‘Removing Speckle noise in Sentinel-1A radar satellite imagery using filtering techniques (PDF Download Available)’, (February), pp. 0–14. Available at: https://www.researchgate.net/publication/313845253_Removing_Speckle_noise_in_Sentinel-1A_radar_satellite_imagery_using_filtering_techniques.

Palazzo, F. et al. (2012) ‘An application of COSMO-SkyMed to coastal erosion studies’, European Journal of Remote Sensing, 45(1), pp. 361–370. doi: 10.5721/EuJRS20124531.

Park, J. W. et al. (2018) ‘Efficient Thermal Noise Removal for Sentinel-1 TOPSAR Cross-Polarization Channel’, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. IEEE, 56(3), pp. 1555–1565. doi: 10.1109/TGRS.2017.2765248.

Pedoja, K. et al. (2006) ‘Quaternary coastal uplift along the Talara Arc (Ecuador, Northern Peru) from new marine terrace data’, Marine Geology, 228(1–4), pp. 73–91. doi: 10.1016/j.margeo.2006.01.004.

Peter, H. et al. (2017) ‘Sentinel-1A – First precise orbit determination results’, Advances in Space Research, 60(5), pp. 879–892. doi: 10.1016/j.asr.2017.05.034.
Piantanida, R. and Miranda, N. (2017) ‘Thermal Denoising of Products Generated by the S-1 IPF’.

Raney, R. K. et al. (1994) ‘Plea for radar brightness’, International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2, pp. 1090–1092.

Schubert, A. et al. (2017) ‘Sentinel-1A/B combined product geolocation accuracy’, Remote Sensing, 9(6), pp. 1–16. doi: 10.3390/rs9060607.
Senthilnath, J. et al. (2013) ‘Integration of speckle de-noising and image segmentation using Synthetic Aperture Radar image for flood extent extraction’, Journal of Earth System Science, 122(3), pp. 559–572. doi: 10.1007/s12040-013-0305-z.

Small, D. (2011) ‘Flattening gamma: Radiometric terrain correction for SAR imagery’, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(8), pp. 3081–3093. doi: 10.1109/TGRS.2011.2120616.
Sridhar, R. S., Elangovan, K. and Suresh, P. K. (2009) ‘Long term shoreline oscillation and changes of Cauvery delta coastline inferred from satellite imageries’, Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 37(1), pp. 79–88. doi: 10.1007/s12524-009-0013-y.

Toure, S. et al. (2019) ‘Shoreline detection using optical remote sensing: A review’, ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(2). doi: 10.3390/ijgi8020075.

Xu, J. et al. (2014) ‘Spatial and temporal variations of coastlines in northern China (2000-2012)’, Journal of Geographical Sciences, 24(1), pp. 18–32. doi: 10.1007/s11442-014-1070-x.