Implementación de un algoritmo en Google Earth Engine para la detección y caracterización de anomalías térmicas en los volcanes Villarrica y Nevados de Chillán utilizando datos de alta resolución espacial de Sentinel-2 y Landsat-8.
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Date
2025
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Publisher
Universidad de Concepción
Abstract
El monitoreo de volcanes activos es esencial para la gestión del riesgo y el análisis de procesos eruptivos. La detección de anomalías térmicas mediante sensores infrarrojos satelitales permite identificar variaciones térmicas en zonas remotas y constituye un valioso complemento a las observaciones terrestres. Aunque factores como la resolución espacial y temporal, las condiciones atmosféricas o las características del objetivo pueden limitar la detección, el uso combinado de sensores con diferentes propiedades permite mejorar la cobertura y precisión de las mediciones.
Los datos de alta resolución temporal y baja resolución espacial han sido base de muchos sistemas de monitoreo térmico. Sin embargo, algunas anomalías solo pueden ser detectadas por sensores de alta resolución espacial, y estudios recientes han demostrado la efectividad de las bandas SWIR para detectar anomalías térmicas de alta temperatura.
Este trabajo detalla la construcción de un sistema automatizado de alta resolución para el monitoreo térmico volcánico, que puede complementar otras técnicas empleadas actualmente en Chile. Se desarrolló un algoritmo en Google Earth Engine (GEE) para la detección, mapeo y caracterización de anomalías térmicas a partir datos sobre la atmósfera en imágenes satelitales de Landsat-8 y Sentinel-2, y su integración en series temporales. Este enfoque permite registrar datos de forma sistemática, facilitando el análisis de tendencias térmicas y la investigación de procesos eruptivos. El algoritmo hace uso del Normalized Hotspot Indices (NHI) para detectar anomalías térmicas y cuantifica las radiancias y temperaturas de los píxeles detectados. Paralelamente, en Google Colab, se implementó computacionalmente el método de doble banda, que permite descomponer los componentes dentro de un píxel mixto y estimar la fracción de área caliente y su temperatura.
El algoritmo fue aplicado a los volcanes Villarrica y Nevados de Chillán para evaluar su efectividad en distintos episodios magmáticos. Las series temporales obtenidas muestran una buena correlación con registros superficiales y sísmicos, lo que sugiere su potencial para detectar eventos de extrusión de lava y/o fluctuaciones en su nivel. Además, se logró un mapeo detallado de las características volcánicas, identificando con precisión los focos de emisión, lo que representa una ventaja respecto a datos de baja resolución espacial. No obstante, se identificaron limitaciones asociadas a la saturación del sensor y consecuente presencia de artefactos en emisiones térmicas intensas, y a la subestimación de anomalías en presencia de nubes.
Estos hallazgos resaltan la importancia de combinar diferentes métodos dentro de GEE, permitiendo integrar análisis cuantitativos y cualitativos para mejorar la interpretación de los datos. Asimismo, evidencian la necesidad de complementar datos de múltiples misiones satelitales y registros multiparamétricos para una caracterización más robusta de la actividad volcánica.
Description
Tesis presentada para optar al título de Geóloga
Keywords
Algoritmos computacionales, Satélites científicos, Geodatabases, Volcanes Chile