Desarrollo de un modelo de corrección de la influencia del vapor de agua troposférico en el procesamiento DInSAR con el aporte de GNSS y ERA5

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Rosell, Patricia Alejandra
Otros Autores:	Euillades, Pablo Andrés, Mackern Oberti, María Virginia
Publicado:	2022
Materias:	Atmósfera Energía electromagnética Estructura química Interferometría Retardo Cenital Troposférico Vapor de agua
Acceso en línea:	https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=20261

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description_str_mv	El vapor de agua es una de las variables más importantes para el desarrollo de la vida en la Tierra, por lo que su estudio ha sido objeto de interés a lo largo de los años. La mayoría de las técnicas utilizadas para la cuantificación de esta variable resultan insuficientes con respecto a las altas variaciones en espacio y tiempo que el vapor de agua sufre a lo largo del día. La puesta en órbita de satélites de observación de la Tierra ha brindado información valiosa tanto sobre la geodinámica terrestre, así como del comportamiento y composición de la atmósfera. Aquellos satélites que emiten energía electromagnética a la Tierra para la obtención de productos con fines geodésicos han puesto en evidencia la necesidad de conocer las variaciones del vapor de agua presente en la atmósfera, principal causal de generación de excesos en los tiempos de recorrido de la señal. En lo que respecta a los satélites de posicionamiento global (como lo son la constelación GPS, GLONASS, GALILEO, entre otros), estos excesos se los conoce como Retardo Cenital Troposférico (Zenith Total Delay - ZTD), y es uno de los sub-productos que se generan en los ajustes de las redes geodésicas. Conociendo la presión y temperatura del sitio donde se determinó el ZTD, es posible determinar la cantidad de vapor de agua presente en la columna de aire, sobre la antena GNSS. Por otro lado, las imágenes generadas desde sensores activos, como lo son los radares de apertura sintética (SAR), sufren los mismos retardos, a lo largo de la línea de vista del satélite (visión inclinada), pero sin la posibilidad de poder cuantificarlo. La técnica de interferometría diferencial SAR (DInSAR), ha sido desarrollada para determinar deformaciones en la superficie (como deslizamientos, terremotos, actividad antropogénica, entre otros), con precisiones sub-centimétricas, mediante el uso de dos imágenes tomadas en fechas distintas (producto llamado interferograma). Sin embargo, los retardos generados en cada adquisición impiden alcanzar dicho nivel de precisión y las deformaciones, objeto de estudio, pueden quedar parcial o totalmente enmascaradas. Es por ello que se deben generar correcciones atmosféricas que permitan disminuir los retardos generados por la presencia de vapor de agua al momento de la adquisición de imágenes SAR. Ante este escenario, en esta tesis, se ha estudiado la factibilidad de utilizar los productos troposféricos generados por el procesamiento de la red de monitoreo continuo SIRGAS, la cual nuclea más de 400 estaciones GNSS distribuidas en el continente americano, para la generación de correcciones atmosféricas a aplicar en la técnica DInSAR. Los valores de ZTD de la red SIRGAS-CON, tienen una resolución horaria con una serie de datos continua, a partir del año 2014. Previo a la generación de mapas troposféricos para DInSAR, se realizó un estudio espacial y temporal del vapor de agua sobre América del Sur, Centro y Caribe. Ante un procesamiento DInSAR, estos análisis son de utilidad para poder caracterizar el comportamiento del IWV y conocer de ante mano las características climáticas que podrían afectar el procesamiento. Para ello, el estudio del IWV se llevó a cabo utilizando las series temporales de las estaciones de la red SIRGAS, para el periodo 2014-2020. La mayoría de las series mostraron una componente estacional con periodo de 12 meses, y de ellas se calculó valores medios, desviaciones estándar, amplitudes y horas de máximo y mínimo contenido de vapor. Water Vapour is one of the most important constituents of the atmosphere. Studying water vapour distribution and its evolution is crucial for a better understanding of weather and climate. The main problem of this variable is based on its measurement. It relies on expensive instruments with sparse spatial and temporal resolution against its high spatial and temporal. The Earth observation satellites allows a better understanding of geodynamic processes and the behaviour and composition of the atmosphere. Nevertheless, those satellites that require the emission of electromagnetic signal to Earth reveal the need of knowing the delay caused by tropospheric water vapour that increases the time travel of the signal. The Global Navigation Satellite Systems (such as GPS, GLONASS, GALILEO) allow the computation of these delays, called Zenith Total Delay (ZTD), through the adjustment of geodetic networks. With atmospheric variables, such as pressure and temperature taken over a GNSS site, it is possible to compute the amount of Water Vapour over its atmospheric column. However, other satellites such as Synthetic Aperture Radar (SAR) are affected likewise over the line of sight of its slant path, but without the possibility of computing the delay. Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR) is a remote-sensing technique for measuring ground deformations (landslides, earthquakes, anthropogenic activity) with sub-centimetric precision. The atmospheric delays prevent this technique to reach the theoretical precision, and therefore, atmospheric corrections should be applied. Because of this problem, the used of the tropospheric products of the GNSS-SIRGAS network was proposed to generate ZTD maps feasible to be applied in DInSAR. The network is realized by 400 stations along Central and South America and provides an hourly value of ZTD since 2014. These data were used to compute time series at each site and to identify common behaviour in groups of stations. With statistical values as mean, standard deviation and amplitude of the signal, it was possible to identify groups of sites with similar behaviour, allowing to stablish climatic areas in correspondence to global classifications. These characterizations permit the comprehension of atmospheric motion allowing the user to know what to expect prior to the DInSAR process.
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