Retrodispersión estacional en banda C de Sentinel-1 en bosque tropical seco; interacciones entre régimen ecohidrológico y geometría de observación.
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.198Palabras clave:
SAR, series temporales, Sentinel-1, bosque tropical seco, régimen ecohidrológico, geometría de observaciónResumen
La presente investigación muestra un flujo de trabajo reproducible para interpretar series temporales SAR Sentinel-1 en ecosistemas tropicales estacionales evitando ambigüedades fenológicas. El estudio se desarrolló en el Parque Nacional Santa Rosa (Costa Rica) considerando tres ambientes del bosque tropical seco caducifolio. Las series multi-anuales (2017–2025) fueron transformadas a ciclo anual plegado (DOY) para aislar la componente estacional, y se analizaron las polarizaciones VV y VH junto con índices diferenciales (VV−VH, VH−VV) y métricas temporales como mínimo seco, inicio hidrológico funcional (umbral del 30% de amplitud), pendientes tempranas y anisotropía entre órbitas. Los resultados muestran la ausencia de máximos estructurales consistentes y la presencia de fuerte anisotropía orbital, indicando que la señal en banda C está dominada por transiciones suelo-dosel dependientes de la geometría de observación durante el reverdecimiento temprano. Se propone un criterio operativo para distinguir fenología real de artefactos ecohidrológicos; un evento fenológico debe ser estable en DOY, independiente de la órbita y coherente entre polarizaciones. En este ecosistema estas condiciones no se cumplen, evidenciando que Sentinel-1 detecta estados ecohidrológicos recurrentes más que el momento de rebrote. El método proporciona una base replicable para análisis fenológico radar en regiones tropicales estacionales.
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Referencias
Doblas, J., Carneiro, A., Shimabukuro, Y., Sant’Anna, S., Aragão, L., & Pereira, F. R. S. (2020). Stabilization of Sentinel-1 SAR time-series using climate and forest structure data for early tropical deforestation detection. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-3, 89-96. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2020-89-2020
Kong, D., McVicar, T. R., Xiao, M., Zhang, Y., Peña-Arancibia, J. L., Filippa, G., Xie, Y., & Gu, X. (2022). Phenofit: An R package for extracting vegetation phenology from time series remote sensing. Methods in Ecology and Evolution, 13(7), 1508–1527. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13870
Schlund, Michael. (2025). Potential of Sentinel-1 time-series data for monitoring the phenology of European temperate forests. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 223, 131-145. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.02.026
Soudani, K., Delpierre, N., Berveiller, D., Hmimina, G., Vincent, G., Morfín, A., & Dufrêne, É. (2021). Potential of C-band Synthetic Aperture Radar Sentinel-1 time-series for the monitoring of phenological cycles in a deciduous forest. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 104, 102505. https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102505
Rüetschi, M., Schaepman, M. E., & Small, D. (2018). Using multitemporal Sentinel-1 C-band backscatter to monitor phenology and classify deciduous and coniferous forests in northern Switzerland. Remote Sensing, 10(1), 55. https://doi.org/10.3390/rs10010055
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