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Consideraciones en la seleccion de imágenes satelitales para los estudios ambientales Percepción remota en la identificación de filtraciones naturales de hidrocarburos

Percepción remota en la identificación de filtraciones naturales de hidrocarburos Yesenia Vargas Tejedor1, Pedro Karin Serrato Álvarez2

Resumen Imágenes multiespectrales, hiperespectrales y de radar han sido utilizadas en diversos proyectos relacionados con la búsqueda de hidrocarburos, particularmente manifestaciones en superficie y su influencia en elementos de la cobertura vegetal, profundizando en la generación de índices que puedan revelar su presencia en determinadas áreas. Entre ellos se encuentran la generación de Índices de Hidrocarburos (HI), a partir de procesamiento de imágenes hiperespectrales y espectro radiometría de campo, y la caracterización espectral en laboratorio, de diferentes tipos de hidrocarburos, análisis que también han hecho aportes importantes en la detección de áreas contaminadas. Por otra parte, aunque las imágenes de radar en este contexto se han utilizado en mayor proporción para la búsqueda de filtraciones y/o manchas de hidrocarburos en mar abierto, en Colombia, el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) y el Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica (CIAF) en coordinación con entidades como la Agencia Nacional de Hidrocarburos (ANH), el Centro Internacional de Física (CIF) y el Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (Colciencias), exploró el análisis de firmas polarimétricas en áreas on shore, donde se localizan varios tipos de rezumadero (filtraciones) de hidrocarburos.

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Ingeniera Geóloga. Estudiante Msc. Geografía UPTC – IGAC. Grupo Percepción Remota y Aplicaciones Geográficas (PR/AG), CIAF – Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) Carrera 30 No 48-51, Bogotá, Colombia. E-mail: [email protected] Agrólogo Especialista en Fotointerpretación Aplicada a Levantamientos Edafológicos. Magíster en Geografía. Carrera 30 Nº 48-51, edificio CIAF, oficina 308, Bogotá, Colombia. Instituto Geográfico Agustín Codazzi, Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica. E-mail: [email protected]

Palabras claves Características espectrales, exploración, filtraciones, firmas polarimétricas, geobotánica, hidrocarburos, hiperespectral, multiespectral, polarimetría, radar.

Remote sensing in the identification of natural oil seepages Abstract The Multispectral, hyperspectral and radar image shave been used in various projects related to the search for hydrocarbons in surface manifestations and particularly its influence on vegetation elements, delving into the generation  of indices that may reveal  its presence in certain areas, including are to build oil index (HI) from hyperspectral image processing and field spectrum-radiometry  and  laboratoryspectral characterization  of different  types of hydrocarbons, analysis  have also made ​​important contributions to the detection of contaminated areas; on the other hand if the radar images  in this context  have been used in  greater proportion in the search for leaks and / or oil slicks at sea, in Colombia, IGAC-CIAF in collaboration with bodies such as the  National Hydrocarbon Agency  (ANH  ), the International Physics  Center  (CIF) and  Department of Administrative Science, Technology and Innovation (Colciencias), explore the polarimetric signature analysis in areas located onshore where various types of seep (seepages) of hydrocarbons. Key words Spectral characteristics, exploration, seepages,  signatures  polarimetric, geobotany,hydrocarbons, hyperspectral, images, multispectral, polarimetry, radar.

Introducción A nivel mundial, países como Arabia Saudí, Estados Unidos, China, Brasil, México, entre otros, involucran dentro de las actividades de exploración de hidrocarburos el uso de imágenes de sensores remotos, especialmente hiperespectrales y radar, acompañadas de técnicas de procesamiento adecuadas, con el fin de extraer la mayor información posible de las áreas de interés. Este artículo tiene por objetivo revisar y explorar diferentes técnicas de percepción remota, aplicadas en la identificación y análisis de filtraciones de hidrocarburos, y dar a conocer avances respecto a un caso de análisis de firmas polarimétricas en un área piloto localizada en la zona de Urabá, en Colombia. Es importante indicar que el análisis de estas características forma parte de un tema que actualmente está cobrando importancia: la “geobotánica”, como apoyo a los análisis relacionados con la búsqueda de recursos minero-energéticos. Los proyectos realizados en esta línea de investigación se fundamentan en la premisa de que existen reservorios de hidrocarburos que generan goteos y que serían detectados en el entorno superficial cercano, ya sea directamente como anomalías gaseosas o cambios en la composición de las rocas y suelos superficiales, o como variaciones en los tipos y vigor en la vegetación a lo largo de estas áreas de microfiltración. Como consecuencia, tales características podrían analizarse mediante el empleo de imágenes de sensores remotos.

1. Materiales y métodos 1.1 Revisión y análisis de antecedentes Características espectrales de los hidrocarburos Los primeros descubrimientos de filtraciones de gas de hidrocarburos fueron hechos en Irán, entre 6000 y el 2000 a. C. En los últimos siglos, se han identificado filtraciones de hidrocarburos en todo el mundo y estas a su vez se han utilizado para encontrar petróleo o gas.

A continuación, en la Figura 1, se presenta un esquema general elaborado por el servicio geológico de Estados Unidos, que muestra el ejemplo de un corte vertical a través de la corteza terrestre, dejando ver las capas de rocas sedimentarias plegadas y la presencia de petróleo y gas en la cresta de un pliegue bajo tierra. A veces las fugas de aceite forman afloramientos naturales de petróleo en la superficie de la tierra. Autores como Bamel (1994) han encontrado que las filtraciones de hidrocarburos influyen en determinadas respuestas del suelo y en la vegetación. Los cambios más importantes en el suelo son los microbiológicos, la formación de nuevos minerales como la calcita, pirita y el uranio, el blanqueo de capas rojas, cambios electroquímicos y las anomalías de la radiación. En la vegetación que crece cerca de filtraciones de hidrocarburos, se observaron cambios en la geobotánica, bioquímica y la reflectancia. Estudios sobre la vegetación que crece cerca de fugas de tuberías de gas también revelaron cambios en la geobotánica y la reflexión. Los hidrocarburos son compuestos formados por carbono (de 76 a 86%) e hidrógeno (de 10 a 14%) que contienen cantidades combinadas de nitrógeno, oxígeno, azufre, hierro, níquel, vanadio y otros metales, en una mezcla comple-

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ja de gases, líquidos y sólidos (Pemex, 1988; Wood, 1974, citados por Ortínez, 2003). La aplicación de la percepción remota en la identificación de hidrocarburos también ha sido utilizada como herramienta para establecer los límites de las manchas de contaminación tanto en agua como en suelo. La identificación se ha realizado con sensores pasivos y activos, siendo estos últimos muy utilizados en la identificación de derrames de crudo en mar. Rendez (2009) realiza la siguiente descripción de utilización de imágenes de sensores remotos en la identificación de hidrocarburos:

Con respecto a la identificación con sensores pasivos, diversos estudios se han realizado por medio de algoritmos de clasificación en imágenes Landsat (TM), SPOT o Quickbird (Bentz y Pellon, 2001; Alavi et al., 2006; Hese, 2006). Jha et al. (2008) hacen una amplia revisión del estado del arte relacionado con sensores remotos (pasivos y activos) y la identificación de hidrocarburos, especialmente en mar. Los estudios basados en sistemas hiperespectrales han sido realizados principalmente en suelos afectados por derrames para la detección de fugas de gas y exploración de hidrocarburos (Ellis et al., 2001; Salem et al., 2002; Polyakov, 2004; Noomen et al., 2005; Roper y Dutta, 2006; Xu et al., 2007). Lennon et al. (2005) combinaron la tecnología hiperespectral en combinación con LIDAR

fluorescente para lograr la detección y caracterización de manchas de petróleo en el mar. Shippert (2004) y Jha et al. (2008) concluyen que la aplicación de la tecnología hiperespectral ha proporcionado suficiente resolución espectral para identificar pequeñas cantidades de material basado en hidrocarburos a través de las firmas espectrales. En el estudio realizado por Ellis et al. (2001) se analizaron imágenes hiperespectrales en conjunto con las firmas espectrales de suelos donde existen microfiltraciones de hidrocarburos al sur de California, y concluyen que los sensores tienen la suficiente resolución para poder detectar hidrocarburos que no estén excesivamente enmascarados o sean muy sutiles (Figura 2).

Figura 1. Esquema general de una oilseep, filtración natural de hidrocarburos, también conocidos como rezumaderos (USGS). http:// walrus.wr.usgs. gov/seeps/what. html Der. Imágenes de rezumaderos existentes, cuenca sedimentaria Urabá Colombia

Fuente: Universidad Nacional de Colombia, Agencia Nacional de Hidrocarburos (2008)

Figura 2. Ejemplo de localización de áreas de filtraciones naturales de hidrocarburos, con apoyo de imágenes hiperespectrales, Sensor CASI-2. Resolución espacial: 2 m, Rabbit lake, Canadá. Fuente: iiTech. Hyperspectral Mapping

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Ellis et al. (2001) como Roper y Dutta (2006) coinciden en que existe una banda de fuerte absorción de hidrocarburos alrededor de 2.31 μm. Roper y Dutta mencionan otra banda de fuerte absorción cercana a 1.73 μm, Salem et al. (2002) mencionan características de fuerte absorción alrededor de la banda de 0.67 μm para derrames de hidrocarburos crudos en agua, y consideran esta banda como un buen indicador para detectar altas concentraciones de hidrocarburos. Kuhn et al. (2004) proponen la evaluación espectral de suelos con hidrocarburos a partir de un índice con base en la banda 1.73 μm obteniendo resultados favorables en la discriminación entre suelos limpios y contaminados por hidrocarburos. Esta banda coincide en uno de los rangos que menciona Workman (1998), en la que por procesos vibracionales del enlace C-H se presenta una característica de absorción.

a. Relación de hidrocarburos y reflectancia de la vegetación Una alta concentración de gas en la tierra -ya sea por filtraciones naturales de hidrocarburos o fugas de oleoductosafecta la reflexión de la vegetación. Sin embargo, el mecanismo exacto que es responsable de los cambios en la reflectividad no se conoce.

Otra causa para el cambio en los espectros de las plantas que crecen cerca de una filtración de hidrocarburos puede ser el propio gas. La reflectancia de las plantas estresadas, con frecuencia muestra una reflectancia alta en la región visible, baja reflectancia en el infrarrojo cercano y un cambio de la posición hacia longitudes de ondas cortas. Sin embargo, la reflectancia de las plantas que se ven afectadas por el gas no siempre sigue este patrón. En algunas investigaciones, la reflectancia en las regiones del visible e infrarrojo cercano fue mayor, en otros fue inferior. El objetivo de la investigación de Noomen (2003) es averiguar qué cambios se producen en el espectro de las plantas como consecuencia de las filtraciones de gas, tanto en el visible como en la región del infrarrojo; así mismo, averiguar la causa de estos cambios.

b. Índice de Hidrocarburos (HI) Este es un índice desarrollado empleando datos e imágenes hiperespectrales. Kuhn y Opperman (2003) hacen referencia a estudios que han demostrado que las firmas espectrales de los materiales con presencia de hidrocarburos se caracterizan por rasgos significativos como la absorción entre 1,73 y 2,31 mm. Muchos otros materiales también muestran características de absorción

2.4 2.2

Fuente: Hydrocarbon Index. Kuhn-Opperman (2003)

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Radiance (µW cm-2 nm-1 sr-1)

2

Figura 3. Curvas espectrales de plástico y arena contaminada con hidrocarburos Se observan significativos valores de absorción alrededor de los 1.7 µm.

1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1.400

1.600

1.800

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2.000 Wavelength (nm)

2.200

2.400

2.600

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en longitudes de onda en el intervalo de 2,0 a 2,5 mm, dando una respuesta desigual en las firmas espectrales. Un Índice de Hidrocarburos (HI) fue desarrollado y probado para la detección directa de hidrocarburos. El HI transforma los datos multiespectrales en una imagen de banda única, que muestra la distribución de los hidrocarburos en la superficie del suelo. El HI aprovecha las diferencias de reflexión en torno a la función de 1,73 mm que presentan los hidrocarburos. Los valores de HI se pueden calcular fácilmente a partir de datos de radiancia y reflectancia registrados por escáneres hiperespectrales.

Geobotánica-sensores remotos y la exploración de recursos mineroenergéticos La geobotánica, de acuerdo con Oyarzun (2010), estudia las múltiples relaciones existentes entre el sustrato en que crecen las plantas y su desarrollo. A continuación se relacionan algunas de las investigaciones que han involucrado en forma integrada las técnicas propias de la teledetección y la geobotánica en la búsqueda de recursos minerales.

a. Geobotánica y lineamientos de análisis de imágenes satelitales Landsat para microfiltraciones del hidrocarburos En un área piloto en Virginia occidental se estudió el uso de sensores remotos y datos de campo, en el conocido campo petrolero, en Wood, Pleasants y los condados de Ritchie, zona de filtraciones de hidrocarburos en el siglo pasado. El examen de imágenes multitemporales Landsat Thematic Mapper ha demostrado poca diferencia entre los bosques que cubren las reservas de hidrocarburos en comparación con las zonas de fondo, con la excepción de una imagen en el otoño temprano.

Las imágenes fueron mejoradas mediante una transformación espectral que maximiza el contraste entre las zonas anómalas y el fondo. Un estudio de campo de la química del gas del suelo mostró que la concentración de hidrocarburos es generalmente más alta en la región anómala. Se realizaron mediciones espectrales de campo periódicamente durante todo el verano y principios del otoño para investigar el origen de la reflectancia espectral anómala. Las mediciones se realizaron con un completo espectro-radiómetro de gama alta (400 nm a 2500 nm) en un número de diferentes especies. Los resultados apoyan la conclusión de que a principios del otoño aumenta la reflectancia espectral en el infrarrojo medio y cercano infrarrojo en las regiones del espectro anómalo.

b. Imágenes hiperespectrales en el análisis de filtraciones de hidrocarburos en el sur de California El estudio cooperativo de investigación y desarrollo iniciado por HJW Geospatial Inc. (HJW) y The Geosat Committee Inc. (Geosat) en el año 2000 fue diseñado para medir con tecnología hiperespectral diferentes materiales asociados con filtraciones de petróleo en tierra y suelos impactados por el petróleo en el sur de California. Los objetivos del estudio fueron determinar las características espectrales de los suelos impactados por filtraciones, construir una biblioteca espectral que hiciera el proceso de

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detección más rápido y generar firmas espectrales confiables.

c. Caracterización de microfiltraciones de hidrocarburos en la Cuenca Tuscano (Brasil) a través de clasificaciones de imágenes hiperespectrales, y análisis de redes neuronales Este proyecto sobre la caracterización de microfiltraciones de hidrocarburos en el norte de la cuenca Tuscano (estado de Bahía [Brasil]) se realizó utilizando análisis geoestadísticos de datos geoquímicos obtenidos a partir de muestras de suelo y procesamiento digital de imágenes ETM / Landsat 7 y ASTER. Se elaboró un modelo teórico para la detección de anomalías de gas asociadas a filtraciones, que coincidieron con una serie de expresiones superficiales, tales como el blanqueamiento de los suelos y rocas (es decir, la reducción de Fe3 a Fe2), marcadores de geobotánica y el desarrollo de las arcillas (caolinita) y carbonatos (siderita). Estas evidencias indirectas fueron empleadas para datos de sensores remotos y técnicas de extracción de información, a fin de ubicar los sitios más favorables donde se presentan filtraciones de hidrocarburos en la cuenca de Tuscano. Los datos de ETM fueron procesados con las técnicas de pseudorelación, una adaptación del clásico análisis de componentes principales. Los datos ASTER se procesaron con el Espectral Mapper Angle y la mezcla de técnicas de filtrado, que se utilizan comúnmente para el tratamiento de los datos hiperespectrales, aunque adaptado aquí para estos conjuntos de datos multiespectrales. Además, los datos ASTER se clasificaron mediante tres sistemas diferentes de redes neuronales (Fuzzy Clustering, Radial Base Functional y Red Neuronal Probabilística). Los resultados mostraron que algunos de los sitios predichos mediante el modelo de detecciones aplicadas

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tienen correspondencia con las anomalías geoquímicas conocidas. Otros sitios con características similares para los que no se disponía de datos geoquímicos se revelaron también. Estos sitios se toman como nuevos blancos potenciales para la presencia de filtraciones y reservorios. La investigación demostró el excelente potencial de los datos ASTER y metodologías espectrales-espaciales de bajo costo, para la exploración de hidrocarburos en superficie en Brasil.

d. Exploración de hidrocarburos en cuenca Foz Amazonas [Brasil] Se utilizaron imágenes RADARSAT- 1 para identificar las manchas de filtraciones en la cuenca de Foz del Amazonas, una de las áreas más prometedoras para la exploración de petróleo y gas en el margen ecuatorial de Brasil, región cubierta de nubes la mayor parte de del año. Un algoritmo clasificador de textura se utilizó para mejorar la identificación de zonas de textura suave y de baja retro dispersión, con el objetivo de detectar manchas producto de filtraciones. La información complementaria relacionada con la temperatura superficial del mar, tope nuboso de temperatura, velocidad del viento y de modelos para el régimen de mareas fue obtenida de fecha próxima a la adquisición de la imagen. Teniendo en cuenta la influencia de las condiciones oceanográficas y ambientales sobre la deriva de las manchas de filtraciones interpretadas, se compararon espacialmente con la información geológica disponible, incluidos los productos derivados sísmica estructural, mapas isopacas, y los datos batimétricos. Varias de las manchas de filtraciones se detectaron en un área de dominio estructural de fallas. La detección permitiría no solo análisis de derrames hidrocarburos, también podría constituirse en evidencia adicional sobre la generación actual y los fenómenos migratorios de hidrocarburos.

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Los resultados indican que la integración de sensores remotos a estos análisis es una forma rápida para identificar las filtraciones naturales de petróleo en altamar, en relación con los sistemas petroleros activos, y para apoyar la exploración en zonas fronterizas como la cuenca Foz del Amazonas.

2. Avances en el análisis de firmas polarimétricas en áreas de rezumaderos de hidrocarburos En el año 2010 el CIAF exploró el uso de datos de radar para la detección de filtraciones de hidrocarburos (rezumaderos) asociadas a cambios en la cobertura vegetal. Se hizo énfasis en la aplicación de técnicas de polarimetría de radar, específicamente en la generación y análisis de firmas polarimétricas. Aunque la mayoría de investigaciones sobre aplicaciones para la detección de manchas de hidrocarburos con procesamiento de imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR) se han realizado en áreas de mar abierto (Figuras 4 y 5), aplicando procesos como filtros de reducción de ruido, análisis texturales y segmentación, en áreas on shore no se conocen trabajos realizados que permitan asociar cambios estructurales y morfológicos de la vegetación empleando como insumos imágenes de radar (interacción radar-vegetación). De acuerdo con la información recopilada, dentro del área de estudio (Figura 6) existen diferentes tipos de rezumadero de hidrocarburos. A continuación se describen algunos identificados mediante recorridos de campo, según el estudio realizado por la Universidad Nacional de Colombia para la ANH , proyecto “Cartografía geológica y modelamiento estructural de las cuencas de Urabá y Sinú-San Jacinto, a partir de la interpretación de imágenes de

Figura 4 (tetráptico superior). Filtraciones de hidrocarburos, Turquía, mar Negro, área outshore, ciudad de Rize. Imágenes de ENVISAT 2003, 2005, 2006 and 2008 (ESA) Fuente: Geoconnexion

Figura 5 (abajo). Imagen de radar ERS-1, muestra filtraciones naturales de petróleo en el canal de Santa Bárbara de Coal Oil Point California,13 de enero de 1996 Fuente: NASA (la interpretación y la leyenda, fuente de la imagen: ESA)

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Figura 6. Sup. Localización área de estudio y cubrimiento de imágenes Radarsat-2 empleadas. Inf. Localización de rezumaderos (filtraciones) en el país, detalle dentro del área de estudio

sensores remotos y monitoreo sísmico” (2008). Se reportan manifestaciones de rezumaderos de hidrocarburos en inmediaciones de San Pedro de Urabá, el volcán de lodo Cerro de los Aburridos y las veredas del Ají y La Rula. Al occidente de Valencia, se encuentra un tercer rezumadero de petróleo, adyacente a la vía que desde San Pedro de Urabá conduce a esta población.

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a. Datos empleados Las imágenes empleadas son producto del sensor Radarsat-2, de múltiple polarización (HH, VV, HV, VH), modo fino, de fecha febrero de 2009. La información de rezumaderos fue suministrada por la ANH en una capa en formato shape, donde las manifestaciones se encuentran georreferenciadas.

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O: Orientación P: Potencia E: Ángulo de Elipticidad Figura 7 Figura 7. Componentes firma polarimétrica Fuente: Natural Resources Canadá

Figura 8

Es importante indicar que también fue necesario un conocimiento previo de la zona con respecto a sus características biofísicas.

b. Metodología En este caso se realizó interpretación visual y procesamiento digital de imágenes. Se diseñó una metodología que consistió en la adquisición y recepción de las imágenes y la transformación de la información para su procesamiento en los softwares elegidos para este fin; se realizaron actividades de interpreta-

Figura 8. Ejemplos firmas polarimétricas (vista de planta). Izq. Copolarización. Der. Polarización cruzada. Fuente: User Guide – ITT- ENVI

ción y evaluación de dichas imágenes de manera visual y procesos digitales para validar los productos Radarsat-2 y realizar una clasificación supervisada, estableciendo el tipo de cobertura presente, y finalmente aplicar técnicas que permitieran la extracción de firmas polarimétricas. Para la generación de firmas se emplearon los programas de versión libre (POLSARPRO) y demos (ENVI - SarScape). Los dos softwares utilizados tienen módulos para el procesamiento de radar polimétrico, interferométrico y polarimétrico-interferométrico.

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Generación de firmas polarimétricas Permite describir las propiedades polarimétricas de los datos y son representaciones tridimensionales de las características de dispersión de la superficie para cada punto o promedio de puntos. De acuerdo con Natural Resources Canadá (2005), dan respuesta dispersiva para todas las combinaciones de polarización en transmisión y recepción, y es representada por la intensidad de las ondas de la copolarización y la polarización cruzada, calculada para todos los posibles estados, y parametrizada por la apertura de la elipse de la polarización y la orientación. Las firmas copolarizadas tienen la misma polarización en transmisión y recepción y las firmas de polarización cruzada tienen polarizaciones en transmisión y recepción ortogonales entre sí. Los tres elementos básicos que caracterizan a una firma polarimétrica son (Figuras 7 y 8): potencia, orientación y elipticidad de la onda retrodispersada. La orientación se determina en el rango comprendido entre 0 a 180°, la elipticidad entre rango de –45° y +45°. Para cada polarización incidente se puede calcular la potencia de la onda

Figura 9. Mosaico de imágenes Radarsat-2, localización de rezumaderos. Como puede observarse, la mayoría de ellos se encuentra en las zonas de topografía elevada

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transmitida y recibida en la misma polarización (firma copolarizada) y la onda transmitida y recibida ortogonalmente (cross-polarizada). Es importante indicar que el conocimiento de la matriz de dispersión, es decir, de elementos complejos 2 x 2, donde los elementos diagonales son los términos (HH, VV) copolar, mientras que fuera de la diagonal se conocen como términos polarización cruzada (HV, VH), permite la estimación de la potencia recibida por cualquier combinación posible de antenas transmisoras y receptoras. Esta función proporciona una estimación de la firma de polarización de un objeto en un punto. Por lo anterior, como información de entrada en la generación de firmas polarimétricas independiente del tipo de software de procesamiento empleado, se requieren las cuatro imágenes correspondientes a las polarizaciones HH, HV, VH, VV, características de una imagen quadpolarization. En este caso, la extracción y análisis de firmas polarimétricas se realizó en áreas muestra de diferentes tipos de cobertura, como áreas urbanas, culti-

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CÓDIGO

IMAGEN

RESULTADO ORTORRECTIFICACION

RS2_OK4158_10

RS2_OK4158_6

Figura 10. Ortorrectificación de imágenes Radarsat-2 del área de estudio Fuente: Elaboración propia

RS2_OK4158_3

Figura 11. Ejemplos de firmas polarmétricas obtenidas en áreas de rezumaderos de hidrocarburos

vos, pastizales, bosques, entre otros, y también de los puntos de rezumadero que se encuentran en áreas on shore localizados dentro del área de cubrimiento de las imágenes Radarsat-2 empleadas para esto. Una vez realiza-

das las etapas de preprocesamiento y análisis de cobertura vegetal, fue necesario determinar cuántos y qué tipo de rezumaderos identificados en el Mapa Nacional de Rezumaderos 2010, suministrado por la ANH, se encuentran

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Figura 12. Muestra de firmas polarimétricas obtenidas

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dentro del área de estudio, y así poder extraer las firmas polarimétricas en estas áreas. Sin embargo, para desarrollar este procedimiento fue necesario realizar la ortorrectificación de las imágenes, (Figuras 9 y 10).

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Aunque el procedimiento aplicado se realizó para cada uno de los puntos de rezumadero, es necesario indicar que no todos son del mismo tipo. Además de generar estas firmas, se consideró necesario generar firmas de pixeles contiguos en diferentes direcciones con el objetivo de observar la existencia o no de variación en el comportamiento de las firmas. Un ejemplo se muestra en la Figura 11.

c. Resultados obtenidos de firmas polarimétricas A continuación se presentan muestras de las firmas polarimétricas obtenidas. Las firmas polarimétricas de diferentes clases de terreno pueden ser usadas para identificar la dispersión de la superficie, porque estas no son únicas y dos tipos de dispersiones pueden tener la misma firma polarimétrica, como pudo observarse en las firmas extraídas de los puntos 1, 3, 6 y 7. Las formas y los valores de estas firmas dependerán de la composición de los objetos presentes en el terreno, porque para un mismo tipo de cobertura pueden ser muy variables, como se pudo observar en las firmas obtenidas (Woodhouse y Turner, 2003). En los análisis de firmas polarimétricas, como rezumaderos, es necesario reconocer si la firma no se está viendo afectada por el relieve, la edad y estado de la vegetación. Los valores altos en el pedestal dan a entender que hay una variación significativa de las propiedades de retrodispersión. El tipo de firma polarimétrica extraída en los puntos de rezumadero y pixeles próximos corresponde en su mayoría a cilindro corto orientado y cilindro corto; sin embargo, existen dos excepciones, la primera en el punto número 4, donde la firma no se asemeja a ninguna de tipo o modelo consultados, y el punto número 12, donde la respuesta en el

canal crosspol no corresponde a la firma tipo del canal copol. Aún se debe continuar profundizando en la recopilación y análisis de firmas tipo existentes para continuar las comparaciones.

Conclusiones Con respecto a la revisión y análisis de información de percepción remota aplicada a la identificación y análisis de filtraciones de hidrocarburos (rezumaderos), puede concluirse que las imágenes hiperespectrales son las que actualmente se están empleando en este tipo de análisis debido a su alta resolución espectral, que permite detectar la presencia de estas manifestaciones, tanto por la presencia de afloramientos naturales como por los efectos en coberturas cercanas. La cobertura vegetal de varios puntos de rezumadero presentó firmas polarimétricas y valores (parámetros de polarización) muy diferentes comparados con la respuesta de la cobertura vegetal tanto de áreas contiguas (pixeles vecinos) y de las diferentes muestras de firmas generales extraídas para el análisis de cobertura vegetal. Sin embargo, no se puede afirmar que dichas variaciones sean características indicativas o constituyan patrones de la presencia de filtraciones de hidrocarburos (rezumadero) existentes en la zona. De acuerdo con el análisis de resultados, cada tipo de cobertura vegetal puede presentar varios tipos de firmas, debido a diferentes factores, condición que implica profundizar en el análisis de cobertura vegetal en cuanto a su composición, estructura y morfología, su relación con las respuestas de retrodispersión de la misma y su expresión en las firmas polarimétricas que se generan. Un ejemplo de esto es la cobertura de bosques, que de acuerdo con Dos Santos y Conçalves (2008) responderán según su composición, donde influye la estructura, cantidad

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y disposición de las ramas, gaps de la vegetación, entre otras. La mayoría de firmas polarimétricas extraídas de puntos y áreas próximas a la localización de rezumaderos corresponden a manifestaciones de petróleo y solo dos corresponden a volcanes. Según el mapa de rezumaderos de la ANH para profundizar en el comporta-

miento de las firmas polarimétricas en este campo, en el futuro es necesario separar las firmas por el tipo de rezumadero presente, pues también existen de asfalto, impregnaciones y manchas, entre otros, que pueden sumarse a la serie de factores que implican variaciones en los parámetros de polarización de un tipo de cobertura.

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Tecnologías geoespaciales al servicio del desarrollo territorial. Análisis Geográficos Nº 49

Percepción remota en la identificación de filtraciones naturales de hidrocarburos

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