Modelo de elevación digital de alta resolución para identificar y evaluar zonas en riesgo de inundación: caso caña de azúcar

High resolution digital elevation model to identify and evaluate areas at risk of flooding: case sugarcane

  • Luis Euseppe Ortiz Saenz

Resumen (es_ES)

Un modelo de elevación digital (DEM) es una representación numérica de la superficie de la tierra desnuda, generado a partir de diferentes fuentes. A partir de vehículos aéreos no tripulados (UAV), se han obtenido DEM de alta resolución espacial como herramienta precisa y de bajo costo para obtener información de la superficie. Sin embargo, en agricultura los estudios de la superficie tradicionalmente son enfocados al análisis de suelos para manejo y conservación, mientras que, los efectos por el cambio climático que alteran la distribución e intensidad de la precipitación, ocasionan inundaciones. Siendo esta consecuencia relevante por el impacto que ha tenido en las áreas sembradas en caña de azúcar en el Valle del Cauca. Por lo cual, este trabajo se centra en identificar y evaluar el área en riesgo de inundación de una hacienda sembrada en caña de azúcar, utilizando un DEM de alta resolución, un modelo de lluvia-escorrentía y dos software: HEC-RAS y ArcGIS. Basado en información pluviométrica de una estación meteorológica, se elaboró la curva de intensidad-duración-frecuencia (IDF) para un periodo de retorno de 25 años. Obteniendo como resultado que 2.6 ha están en alto riesgo de inundación con láminas que pueden llegar a 1 m de altura.

Resumen (en_US)

A digital elevation model (DEM) is a numerical representation of the surface of the bare earth, generated from different sources. From unmanned aerial vehicles (UAV), high spatial resolution DEM have been obtained as an accurate and low cost tool to obtain surface information. However, in agriculture, surface studies are traditionally focused on the analysis of soils for management and conservation, while the effects of climate change that alter the distribution and intensity of precipitation cause flooding. This is a relevant consequence of the impact it has had on the areas planted in sugarcane in the Valle del Cauca. Therefore, this work focuses on identifying and evaluating the area at risk of flooding of an estate planted in sugarcane, using a high-resolution DEM, a rain-runoff model and two software: HEC-RAS and ArcGIS. Based on rainfall information from a meteorological station, the intensity-duration-frequency curve (IDF) was prepared for a return period of 25 years. Obtaining as a result that 2.6 ha are at high risk of flooding with sheets that can reach 1 m in height.

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Referencias

Brunner, Gary W., (2016). HEC-RAS, river analysis sysem. Hydraulic reference manual. Versión 5. US Army Corps of Engineers & Hydrologic Engineering Center. Davis, CA.

Carretero, S., S. (2015). Modelos digitales del terreno mediante fotogrametría aérea realizada con un vehículo aéreo no tripulado.

Casas, A., Benito, G., Thorndycraft, V. R., & Rico, M. (2006). The topographic data source of digital terrain models as a key element in the accuracy of hydraulic flood modelling. Earth surface processes and landforms, 31(4), 444–456.Doi.org/10.1002/esp.1278

CENICAÑA. 2016. Niña: ¿estamos preparados?. Carta informativa. Año 4. Número 2. Cali, Colombia.

Cortés, B., E. (2010). Incidencia de “El Niño” y “La Niña” en el clima del valle del río Cauca. Carta trimestral No. 3 y 4.

García, C. E., & Herrera, F. A. (2015). Percepción remota en cultivos de caña de azúcar usando una cámara multiespectral en vehículos aéreos no tripulados. Anais XVII Simpósio brasileiro de sensoriamento remoto – SBSR. 4450–4457.

González, J. (2006). Evapotranspiración de la cubierta vegetal mediante la determinación del coeficiente de cultivo por teledetección. Extensión a escala regional: Acuífero 08.29 Mancha Oriental. PhD thesis. Universidad de Valencia, Valencia, España.

Guzmán, D., Ruíz, J., & Cadena, M. 2014. Regionalización de Colombia según la estacionalidad de la precipitación media mensual, a través análisis de componentes principales (ACP). IDEAM.

Hawker, L., Rougier, J., Neal, J., Bates, P., Archer, L., & Yamazaki, D. (2018). Implications of simulating global digital elevation models for flood inundation studies. Water resources research. 54(10), 7910–7928. Doi:org/10.1029/2018WR023279

IDEAM. (2016). Suministro de información hidrometeorológica y ambiental. Recuperado el 5 de septiembre de 2017, de http://www.ideam.gov.co/solicitud-de-informacion

INVIAS. (2009). Manual de drenaje para carreteras. Ministerio de transporte. Colombia.

López, M., and Álvarez, S. (2018a) Influence of DEM resolution on modelling hydrological connectivity in a complex agricultural catchment with woody crops. Earth Surf. Process. Landforms, 43: 1403– 1415. Doi: 10.1002/esp.4321.

López, M., & Álvarez, S. (2018b). Influence of DEM source LiDAR and photogrammetry and resolution on computing topographic parameters in contrasted croplands.

Md Ali, A., Solomatine, D. P., & Di Baldassarre, G. (2015). Assessing the impact of different sources of topographic data on 1-D hydraulic modelling of floods. Hydrology and Earth System Sciences, 19(1), 631–643. Doi.org/10.5194/hess-19-631-2015

Molero, M. E. (2013). Manual básico de HEC-GeoRAS 10 (3a ed.) [En línea]. Universidad de Granada, España.

Reali, A. (2018). Potentialities of unmanned aerial vehicles in hydraulic modelling drone remote sensing through photogrammetry for 1D flow numerical modelling. MSc thesis. KTH Royal Institute of Technology. Stockholm, Sweden.

Rodríguez, R., O. (2013). LIDAR vs. fotogrametría en la obtención de modelos digitales de elevación para estudios hidrológicos.

Sampson, C. C., Fewtrell, T. J., Duncan, A., Shaad, K., Horritt, M. S., & Bates, P. D. (2012). Use of terrestrial laser scanning data to drive decimetric resolution urban inundation models. aAdvances in water resources, 41, 1–17. Doi:org/10.1016/j.advwatres.2012.02.010

Vargas M.R. & Díaz O.M. (1998). Curvas Sintéticas Regionalizadas de Intensidad-Duración-Frecuencia para Colombia. Departamento de Ingeniería Civil. Universidad de los Andes. Bogotá.

Munar, V., O. (2010). Determinación del potencial de los modelos digitales de elevación como fuente de datos para la evaluación de la aptitud de las tierras. caso del cultivo de mango. Universidad Nacional de Colombia sede Bogotá.

Yan, K., Di Baldassarre, G., & Solomatine, D. P. (2013). Exploring the potential of SRTM topographic data for flood inundation modelling under uncertainty. Journal of Hydroinformatics, 15(3), 849–861.Doi.org/10.2166/hydro.2013.137

Cómo citar
Ortiz Saenz, L. E. (2019). Modelo de elevación digital de alta resolución para identificar y evaluar zonas en riesgo de inundación: caso caña de azúcar. UD Y La geomática, (14). https://doi.org/10.14483/23448407.15266
Publicado: 2019-12-06
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica