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d) Sensores remotos utilizados en la Gestión Hídrica
Durante la última década la percepción remota (remote sensing) se ha convertido en
una herramienta muy valiosa para el manejo hídrico. Esta es utilizada para evaluar la
variabilidad espacial de superficies productivas que pueden ir desde una hectárea
hasta varios cientos o miles de hectáreas, por medio de modelos matemáticos que
utilizan imágenes satelitales y aéreas (Schmugge et al., 2002; Ambast et al., 2002;
Courault et al., 2003; Consoli et al., 2006). El principio que utiliza la percepción
remota se basa en las distintas propiedades espectrales que presentan las diferentes
coberturas vegetales, así, el procesamiento de las imágenes satelitales utiliza estas
diferencias para extraer información relevante en distintos ámbitos y, en especial, para
el manejo hídrico. Dentro de las imágenes satelitales multiespectrales, cada píxel
contiene una particular longitud de onda electromagnética que es particular para cada
banda, con una determinada resolución espacial (tamaño de píxel) para una
determinada ubicación espacial y temporal (imagen geo-rectificada) (McVicar y Jupp,
1998).
En la actualidad, una de las metodologías con más expectativas de aplicación para la
estimación de la Evapotranspiración (ET) por medio de la teledetección espacial
(imágenes satelitales), corresponde a los métodos residuales (modelos de balance de
energía superficial) (Bastiaanssen, 2000; Courault et al., 2003). Estos métodos, están
conformados por algoritmos, que combinan componentes físicos con relaciones
empíricas para calcular los distintos componentes del balance de energía superficial,
utilizando directamente datos provenientes de imágenes satelitales como parámetros
de entrada. Los algoritmos más utilizados son: SEBAL, SEBI, S-SEBI y SEBS
(Bastiaanssen, 2000; Courault et al., 2003). Dentro de la gama de modelos
actualmente desarrollados para estimar ET utilizando percepción remota destaca el
modelo SEBAL (“Surface Energy Balance Algorithm for Land”) ya que no utiliza la
temperatura infrarroja (TIR) para estimar la temperatura superficial (Ts), sino, que
utiliza las diferencias de temperatura del aire (Ta) y (TIR) para cada píxel obtenida a
partir de píxeles indicadores (seco y húmedo).
SEBAL, es un modelo compuesto de 25 sub-modelos de procesamiento de imágenes
satelitales. Este modelo permite calcular la demanda hídrica de los cultivos (ET), así
como otros flujos de intercambio de energía entre la superficie de la tierra y la
atmósfera, a partir del análisis de la radiación espectral de las porciones del espectro
que corresponden al visible (VIS), infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo térmico (TIR).
Las estimaciones espaciales de la ET proporcionan datos esenciales para los modelos
de circulación atmosférica y la generación de modelos hidrológicos, permitiendo en el
caso de la agricultura y el riego, la derivación espacial de la ET en términos diarios,
mensuales y anuales (Bastiaanseen et al. 2000; Allen et al., 2003), lo que permite
calcular presupuestos hídricos de la demanda de agua y planificar la distribución y
transacción de este recurso (Figura 5).
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