VALIDACIN DEL PRODUCTO DE NIEVE OBTENIDO A PARTIR DE IMGENES NOAA-AVHRR CON EL PRODUCTO DE NIEVE DE OBTENIDO A PARTIR DE IMGENES TERRA-MODIS AUTOR: Dani Gavald Castet. Alumno del mster de Teledeteccin y SIG DIRECTOR DEL PROYECTO: Juan Ignacio Lpez Moreno. Cientfico titular del Instituto Pirenaico de Ecologa IPE-CSIC RESUMEN: Obtener y estudiar con precisin las superficies cubiertas por la nieve es til para la estimacin de volmenes de agua presentes en las diferentes cuencas hidrogrficas. Observando los cambios en el tiempo de esta cubierta, que va tan ligada a las condiciones atmosfricas, se pueden realizar tambin una gran cantidad de estudios sobre el impacto del cambio climtico en zonas de montaa. En tiempos pasados la estimacin de la cubierta de nieve tena que ir ligada a costosas campaas de campo. En la actualidad, para obtener esta superficie cubierta se utiliza la teledeteccin que permite economizar y mejorar los resultados tanto a nivel espacial, reduciendo la resolucin, como a nivel temporal, obteniendo incluso varias imgenes diarias de la misma superficie. La necesidad de intentar analizar series temporales ms largas hace que se hayan desarrollado algoritmos que identifican el manto de nieve en las imgenes de los satlites ms antiguos. El presente proyecto intenta validar los productos de nieve extrados de las imgenes del sensor AVHRR embarcado en satlites de la serie NOAA. Para ello se comparan estos productos de nieve finales con los de otro sensor donde los algoritmos ya han sido comprobados, en este caso MODIS. La comprobacin de estos productos se ha realizado sobre una zona de la mitad Este de los Pirineos. Esta engloba Pirineo francs, aragons y cataln. Los resultados obtenidos en los productos de NOAA-AVHRR han sido positivos. En la comparacin realizada con los productos de TERRA-MODIS, se ha obtenido porcentajes de acierto elevados. Tambin se han obtenido buenos resultados con la aplicacin de las tablas de contingencia, estas en ms de un 79 por ciento de los casos descartan la hiptesis de aleatoriedad en los datos. Por ltimo, estudiando la dispersin de los datos se han obtenido coeficientes de correlacin de Pearson superiores a 0,8 en alturas superiores a 1.400 e inferiores a 2.600 metros. PALABRAS CLAVE: Cubierta de nieve; teledeteccin, sensor AVHRR; sensor MODIS; Pirineo; tablas de contingencia, coeficientes de correlacin.

1. INTRODUCCIN

Analizar periodos temporales amplios es una necesidad para realizar estudios de cambio climtico. Al mismo tiempo, si se mira hacia atrs, tambin se pueden realizar estudios sobre cambios de la distribucin espacial de una variable sobre la superficie terrestre, por ejemplo la presencia de nieve. En la actualidad, existen un gran nmero de algoritmos desarrollados, como por ejemplo los propuestos por Cea et al. (2007) y por Tripodi et al. (2000), que sirven para extraer la cubierta nival, utilizando las imgenes servidas por la gran flota de sensores embarcados en satlites, que orbitan o han orbitado alrededor de la Tierra. Incluso algunos sensores ofrecen estos productos generados de forma automtica. Este es el caso del sensor MODIS, el United States Geological Survey

(USGS), que ofrece un producto cada ocho das de la cubierta de nieve. Este producto por su parte presenta algunos errores de comisin como presenta Cea et al. (2006) en el que atribuye estos errores a masas de agua continental y sombras orogrficas duras. En este proyecto se intenta validar un algoritmo que se aplica a un conjunto de imgenes NOAA-AVHRR para extraer la superficie nival. Los satlites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) forman parte del programa POES (Polar Operational Environment Satellite) desarrollado por la NASA (National Aeronautics an Space Administration). La misin NOAA-AVHRR est en marcha desde 1979 con el lanzamiento de NOAA-6 en el que se embarca ya el sensor AVHRR/1. Desde entonces diferentes modelos de este sensor se han embarcado en el resto de satlites NOAA que llegan hasta NOAA-19. En la Actualidad proporcionan imgenes de

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nuestro planeta el NOAA-15, 16, 18 y 19 con el sensor AVHRR/3 a bordo en todos los casos menos en el NOAA-15 que lleva en su interior el sensor AVHRR/2. Adems de NOAA en la actualidad tambin lleva embarcado este sensor (AVHRR/3) el satlite MetOp-A que se lanz a finales de 2006. Como se ha comentado este instrumento AVHRR tiene varios modelos: El AVHRR/1 (NOAA-6,-8,-10), el AVHRR/2 (NOAA-7,-9,-11,-12,-14) y el AVHRR/3 (NOAA-15,-16,-17). Este instrumento mide reflectancia emitida por la Tierra en 5 bandas espectrales, en sus modelos AVHRR/1, /2 y en 6 bandas en el AVHRR/3. En la siguiente tabla se detallan los distintos intervalos que estas bandas abarcan dentro del espectro electromagntico: AVHRR/1-2 AVHRR/3 Banda 1 0,58-0,68 m 0,58-0,68 m Banda 2 0,72-1,10 m 0,72-1,10 m Banda 3a 1,58-1,64 m Banda 3b 3,55-3,93 m 3,55-3,93 m Banda 4 10,30-11,30 m 10,30-11,30 m Banda 5 11,50-12,50 m 11,50-12,50 m La resolucin espacial de estas bandas es de 1100 metros en el nadir. Como se puede observar en la tabla el AVHRR/3 tiene una banda espectral ms, el uso principal de esta banda es la deteccin de nieve y hielo, veremos ms adelante que se harn dos distinciones distintas en el algoritmo que se usa en estas imagen, una primera para extraer la superficie nival de las imgenes tomadas con AVHRR/1 y AVHRR/2 y una segunda de las tomadas con AVHRR/3. En el presente estudio se enfrentan los productos de nieve que se obtienen como combinacin de las imgenes explicadas anteriormente con productos generados a partir de imgenes TERRA-MODIS. Esta misin de la NASA (National Aeronautics an Space Administration) se inici en 1999 con el lanzamiento del primer satlite TERRA que embarca el instrumento MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer). Este instrumento, que tambin se encuentra a bordo del satlite AQUA, proporciona informacin de la superficie de la Tierra en 36 bandas espectrales que van desde 0,4 m a 14,4 m y la resolucin espacial de las imgenes que genera es variable (Bandas 1-2 de 250 metros, bandas 3-7 de 500 metros y bandas 8-36 1.000 metros). En el presente proyecto se utilizan tal como sugiere Cea et al. (2006) las bandas 4 (canal verde, 0,545-0,565 m) y 6 (canal infrarrojo medio, 1,628-1,652 m) para generar el Normalized Difference Snow Index (NDSI), se establece un umbral para este ndice superior a 0,4 para discriminar la cubierta de nieve, y las bandas 2 (canal infrarojo cercano, 0,841-0,876 m) y 4 de nuevo, para aplicar dos filtros que distinguen las

masas de agua de los valores de nieve y para disminuir la comisin de pxeles correspondientes a vegetacin natural respectivamente, se han seleccionado los valores de los pxeles superiores a 0,11 del canal 2 y 0,1 en el canal 4 como propone Cea et al. (2006). Adems para utilizar las imgenes o partes de la imagen de mayor calidad, se ha adaptado el mtodo propuesto por Pesquer et al. (2013) donde se usa la geoestadstica para seleccionar imgenes de MODIS de la mejor calidad, en este mtodo se usan las mscaras siguientes:

a) Cloud State (00) OR (01) b) Cloud Shadow(00) c) Cirrus detected(00)

Estas mscaras tambin las sirve MODIS en su producto MOD09GA. Por ltimo se ha usado los valores que ofrece la imagen Sensor Zenith, tambin en el mismo producto, y se ha establecido como umbral 3.500 con el objetivo de escoger tambin los pxeles de mayor calidad. El resultado es la obtencin de la cubierta nival a una resolucin de 500 metros. El objetivo principal del trabajo va a ser comparar el producto de nieve obtenido por personal del Instituto Pirenaico de Ecologa (IPE-CSIC), a partir de las imgenes NOAA-AVHRR (que no ha sido publicado) con el producto de nieves que deber ser generado a partir de imgenes de TERRA-MODIS. Para poder verificar la fiabilidad de los productos de nieve de NOAA-AVHRR se escogern unas fechas, que se detallarn ms adelante en el artculo, que pueden ser comparadas con los productos generados con TERRA-MODIS. Existen trabajos como los de Cea et al. (2006) que compara los productos generados mediante imgenes de MODIS y el producto de 8 das tambin de MODIS con productos generados con Landsat-5 TM y Landsat-7 ETM+, de mayor resolucin, pero no se ha encontrado bibliografa relacionada directamente con el caso de estudio. La ventaja que ofrecern los productos de nieve de NOAA-AVHRR, de ser validados, es una mayor cobertura temporal ya que se dispone de imgenes desde 1979. En cambio la misin TERRA-MODIS orbita desde 1999. El precio que se paga usando NOAA-AVHRR y no TERRA-MODIS es la prdida de resolucin espacial.

2. REA DE ESTUDIO El mbito geogrfico del estudio engloba la mitad Este del Pirineo. En su vertiente Norte encontramos el Este del Pirineo francs, en cambio el Sur se divide en dos, Pirineo Aragons al Oeste de la zona y al Este y centro el Pirineo Cataln.

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Este mbito est definido por las siguientes coordenadas ubicadas en el huso UTM-31 N: 745150 (UTM X mnima); 971750 (UTM X mxima); 4680150 (UTM Y mnima); 4775850(UTM Y mxima). Este mbito contiene 10.294 pxeles en los productos de nieve de NOAA-AVHRR con una resolucin espacial de 1.100 metros. Se define, pues, esta zona para adaptarla a la escena h18v04 de los productos de TERRA-MODIS que se muestra en la Figura 1. (Fig. 1).

3. MATERIAL Y MTODOS Como punto de partida del trabajo se contaba con un amplio grupo de imgenes diarias ya tratadas, desde el mes de julio de 1981 hasta octubre del ao 2013. Estas imgenes correspondan a los productos de nieve de NOAA-AVHRR con una resolucin espacial de 1.100 metros, que tenan que ser validadas. Estos productos han sido elaborados por personal del Instituto Pirenaico de Ecologa (IPE-CSIC) y se han obtenido mediante unos algoritmos ms restrictivos que los que despus se expondrn para las imgenes de TERRA-MODIS. Estos algoritmos, que combinan las imgenes que ofrece NOAA-AVHRR, tienen cuatro opciones, dependiendo de la fecha de las imgenes y del ao de las imgenes se usarn un algoritmo u otro. La primera divisin de los grupos de imgenes viene dada segn la poca del ao en que hayan sido tomadas, si corresponde al perodo clido, entre Mayo y Octubre, o si en cambio corresponde al periodo fro, entre Noviembre y Abril. Dentro de estas dos opciones tambin se aplicaran algoritmos distintos segn el satlite en el que va embarcado el sensor que capt la imagen. Entonces se aplicar un algoritmo distinto, con ms consideraciones, en imgenes procedentes del satlite NOAA-16 o posteriores, que en las imgenes procedentes de satlites anteriores. As pues, estos productos son diarios, aunque no se dispone de la totalidad de los das e incluso falta alguna semana completa. En cuanto a su mbito, abarcaban el Pirineo en su totalidad. Se dispone del producto de reflectancias diarias (MOD09GA) de TERRA-MODIS desde el ao 2002 hasta el Octubre de 2013 para la escena h18v04.

Fig.1 Combinacin RGB (4, 2, 1) de la imagen del da 27 de Enero de 2007 que muestra la escena h18v04 del producto Escena h18v4 del producto MOD09GA de TERRA-MODIS. Ms adelante se usar tambin un MDE proporcionado por el personal del Instituto Pirenaico de Ecologa (IPE-CSIC). Este ha sido modificado del elaborado por la Confederacin Hidrogrfica del Ebro (CHE) para adaptarlo a los productos de NOAA-AVHRR, as pues su resolucin espacial es de 1.100 metros. En cuanto a la metodologa empleada en el procesado de las imgenes de TERRA-MODIS, para generar el producto de nieve diario, se ha usado como base el Normalized Difference Snow Index (NDSI) segn explican Cea et al. (2007) para la determinacin de la superficie nival del Pirineo Cataln. Adems, para utilizar las imgenes o partes de la imagen de mayor calidad, se ha adaptado un mtodo propuesto por Pesquer et al. (2013) donde se usa la geoestadstica para para establecer unos criterios de seleccin de pxeles de las imgenes de MODIS de la mejor calidad. Estos dos procesos se detallaran ms adelante. Todas estas consideraciones en las imgenes de TERRA-MODIS (y teniendo en cuenta que para determinar la superficie nival usando las imgenes NOAA-AVHRR todava hay que ser ms restrictivo) llevan a la necesidad de generar productos de varias fechas. Como el producto de nieves que ofrece el United States Geological Survey (USGS) es de 8 das, se tomar este periodo para generar los productos de nieve. Como se ha comentado anteriormente, en los productos de nieve de NOAA-AVHRR existan algunas lagunas, periodos relativamente largos en que no se dispona de superficie nival. Para no cortar estaciones de invierno por la mitad, se ha considerado el ao hidrolgico, que en Espaa comienza el 1 de Octubre y termina el 30 de setiembre del ao siguiente.

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Otro aspecto a tener en cuenta a la hora de escoger los periodos de estudio son las precipitaciones en forma de nieve que haya habido en el Pirineo. Para valorar este aspecto se utilizan los datos de una estacin meteorolgica que se encuentra situada en el Valle de Aran. Se escoge esta estacin ya que es una de las que limita la vertiente norte y la vertiente sur del Pirineo en la zona Sur-Este de la Val dAran. Utilizando grficos de evolucin del manto nival que ofrece el Instituto Geolgico y Cartogrfico de Catalunya (ICGC) en su web, se intentan escoger aos con condiciones representativas de las diversas posibilidades como muestran los grficos de la Figura 2 (Fig. 2).

Fig. 2 Grficos de evolucin del mantel nival en la estacin meteorolgica de la Bonaigua (Catalunya). Fuente ICGC.

Estos grficos juntamente con la disponibilidad de imgenes establecen los aos hidrolgicos siguientes como aos de estudio: 2003-2004, 2004-2005, 2006-2007 y 2007-2008. En los dos primeros aos el grosor de la cubierta de nieve fue mayor a la media. En cambio el ao 2006-2007 es claramente inferior a esta media. Por ltimo el ao 2007-2008 presenta dos partes, los dos primeros tercios donde claramente el grosor es menos al grosor de nieve medio, y el tercer tercio del ao hidrolgico donde el espesor se situa en valores prximos a la media. Por ltimo y para evitar errores en los anlisis se descartan aquellos productos de nieve generados a partir de una sola imagen de NOAA-AVHRR, se considera que si solamente se dispone de una imagen del periodo de 8 das que formara el producto de nieve final, este producto tiene una alta probabilidad de no ser fiel a la realidad y por tanto se deja de lado en el anlisis. A continuacin se detallan todos los pasos realizados para determinar la superficie nival diaria a partir del producto de reflectancias de MODIS MOD09GA:

1) Importacin de las imgenes al formato .img de MiraMon.

2) Recorte de las imgenes para el mbito del Pirineo.

Fig.3 Recorte de las imgenes

3) Generacin de los productos de nieve diarios de MODIS. Para hacerlo se han establecido los siguientes criterios, estos son una combinacin entre los mtodos que utilizan Cea et al.(2007), a, b y c, para determinar superficie nival del Pirineo junto con algunos criterios (ya que otros eliminaban las imgenes que tenan nieve) propuestos por Pesquer et al. (2013), d, e, f y g.

-Filtros:

a) Primer filtro NDSI=((B4-B6)/(B4+B6))>0,4

b) Segundo filtro B2>0,11

c) Tercer filtro B4>0,1

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-Criterios en bsqueda de calidad:

d) Sensor Zenith

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3) Introducir estos puntos en el MiraMon como .pnt..

El siguiente paso va a ser realizar las combinaciones para generar la base de datos. A continuacin se detalla el proceso:

1) Se generan dos procesos paralelos que posteriormente se unificarn, uno para combinar las imgenes de NOAA-AVHRR y el otro para las TERRA-MODIS. No se unifican inicialmente ya que las tablas dbf soportan un mximo de 255 columnas y se supera ese nmero.

2) Se automatizan estos procesos con

ficheros batch donde se combinan el archivo de puntos resultado de combinar el archivo de puntos inicial con el de la imagen. Esto aade nuevas columnas en la dbf y mantiene las anteriores.

3) Como ltimo escaln antes de iniciar el

anlisis se juntan ordenadamente las dos dbf finales, que contienen 175 columnas cada una. Esto se realiza en una hoja de Excel.

Los datos, llegados a este punto, ya estn listos para ser cruzados. Para ello se ha utilizado el mtodo descrito por De Lus et al. (2003), sobre la aplicacin de tablas de contingencia (Cross-Tab analysis) al anlisis espacial de tendencias climticas. En este artculo se proponen 5 pasos para realizar el anlisis de la contingencia. En este caso particular, se usa este mtodo para establecer la relacin entre la superficie nival extrada con NOAA-AVHRR y la extrada mediante el uso de imgenes TERRA-MODIS. Las medidas de la tabla a analizar son de 6986 filas y 350 columnas. El anlisis se ha programado con SPSS mediante la siguiente sintaxis: CROSSTABS /TABLES=VAR00002 BY VAR00188 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ CC PHI /CELLS= COUNT /COUNT ROUND CELL . Se debe tener en cuenta que se estn comparando las variables adecuadas. Es decir, que correspondan a los productos de nieve de los dos sensores y en la misma fecha. Mediante estos anlisis se obtienen los valores de los siguientes parmetros:

1) Tabla de contingencia con el recuento.

2) Chi-cuadrado de Pearson con los grados de libertad y la significacin asinttica.

3) Coeficiente de contingencia.

Con el recuento se pueden calcular el acierto que tienen los productos de nieve de NOAA-AVHRR con respecto a los de TERRA-MODIS. El coeficiente de contingencia, es una medida basada en el Chi-cuadrado. Formulando las dos hiptesis, con estos estadsticos se podr observar si los resultados de la determinacin de la superficie nival por los dos mtodos rechazan la (H0) o hiptesis de independencia y por tanto estos estn asociados. Los resultados se adjuntan en el anexo y se comentan en el apartado de resultados y discusin. La frmula es la siguiente:

Frmula 1- para el clculo del coeficiente de contingencia. Extrada de De Luis et.al (2007).

Se ha calculado tambin el CCMAX dando 0,707 para el ejemplo de estudio. Se ha realizado del siguiente modo, donde k es el nmero de filas, en nuestro caso 2:

Formula 2- para el clculo del coeficiente de contingencia mximo. Extrada de De Luis et.al (2007).

En ltimo lugar se ha estudiado la dispersin que presentan las muestras. Esto se ha realizado en Excel comparando los pxeles cubiertos por nieve, en los productos de 8 das, de un sensor con los del otro. Se han graficado mediante grficos de dispersin (scatterplots). Despus de realizar estos grficos se ha considerado oportuno generar una nueva combinacin que permita introducir en la base de datos las alturas de los pxeles. Entonces se ha evaluado la dispersin en intervalos de 200 metros de altura. Los resultados se presentan en el siguiente apartado.

4. RESULTADOS Y DISCUSIN En el apartado anterior se han expuesto detalladamente los procesos y la metodologa que se ha aplicado para valorar la calidad de los productos de nieve generados con imgenes de NOAA-AVHRR utilizando como elemento a comparar los productos de esta cubierta extrados con imgenes TERRA-MODIS. Los resultados fruto de la comparacin de estos dos productos parecen positivos. No obstante, cabe recordar que la generacin de estos productos con imgenes NOAA-AVHRR son ms complejos (Azorn-Molina et al., en prensa). Realizando las primeras observaciones sobre los resultados e interpretando de donde proceden, se

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ha considerado oportuno realizar un cambio en los datos a analizar para ganar representatividad de la cubierta nival en los anlisis. Esta adaptacin que se ha tenido que realizar en los datos ha consistido en reducir la zona donde los resultados de los dos productos era nula, es decir sin nieve. La informacin que aportan estos pxeles no es relevante para el estudio y lo nico que aportan es una mejora aparente de los resultados. Se ha decidido escoger como zona de estudio la superficie mxima cubierta por nieve extrada de las imgenes TERRA-MODIS diarias. Con esta seleccin se reduce en un treinta y tres por ciento la superficie total estudiada. Adems sobre los resultados coger una fuerza mayor la presencia de nieve, que es lo que se est analizando. Una vez establecida esta modificacin del rea de estudio, y habiendo generado y adaptado la base de datos a los requisitos del programa SPSS, se han obtenido los primeros resultados. A primera vista estos parecen adecuados. De los 175 productos de nieve comparados un total de 139, el 79%, tienen una significacin

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Grfico 2. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 600 y 800 metros.

Grfico 3. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 800 y 1000 metros.

Grfico 4. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 1000 y 1200 metros.

Grfico 5. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 800 y 1000 metros.

Grfico 6. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 1400 y 1600 metros.

Grfico 7. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 1600 y 1800 metros..

Grfico 8. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 1800 y 2000 metros.

Grfico 9. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 2000 y 2200 metros.

Grfico 10. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 2200 y 2400 metros.

Grfico 11. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 2400 y 2600 metros.

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Grfico 12. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 2600 y 2800 metros.

Grfico 13. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 2800 y 3000 metros.

Grfico 14. Diagrama de la comparacin de los productos de nieve entre 3000 y 3218,5 metros.

Los coeficientes de correlacin de Pearson para los diagramas de dispersin (scatterplot) por intervalos de altura son los siguientes:

Alturas R2

Todas Alturas 0,8792 600-800 0,5255 800-1000 0,5882 1.000-1.200 0,6740 1.200-1.400 0,7660 1.400-1.600 0,8106 1.600-1.800 0,8492 1.800-2.000 0,8696 2.000-2.200 0,8633 2.200-2.400 0,8518 2.400-2.600 0,8303 2.600-2.800 0,7925 2.800-3.000 0,6779 3.000-3.218,5 0,5217

Los mejores resultados se obtienen entre 1.400 y 2.600 metros de altura. Entre estas dos alturas el coeficiente de correlacin de Pearson es superior a 0,8 indicando una buena correlacin lineal entre las dos variables. En los grficos de dispersin tambin se observan estas diferencias.

5. CONCLUSIONES La necesidad de obtener informacin relacionada con el clima del pasado requiere de la generacin de nuevos algoritmos que extraigan esta informacin de imgenes ms antiguas. Este es el caso de este estudio que pretende validar estos algoritmos antes de utilizar la informacin que pueden ofrecer. En este proyecto se han obtenido buenos resultados en la validacin de los productos de nieve elaborados mediante el uso de imgenes del sensor NOAA-AVHRR. En primer lugar se han obtenido buenos resultados mediante el uso de las tablas de contingencia. Los resultados han sido positivos para el 79% de los productos, descartando la hiptesis de aleatoriedad de los datos. Por lo tanto se acepta que para la distribucin de la superficie nival en los productos de NOAA-AVHRR respecto a la misma superficie en los productos de TERRA-MODIS, acierta de una forma estadsticamente significativa. Posteriormente se ha comprobado que el 85 % de los pxeles de un amplio grupo de productos de nieve procedentes del uso de imgenes NOAA-AVHRR se corresponden a los valores de presencia o ausencia observados en los productos de nieve del segundo grupo de imgenes, procedentes de TERRA-MODIS. Sin embargo, se debe tener en cuenta que esta consideracin se ha realizado sobre la totalidad de pxeles y no solamente en aquellos que representan superficie nevada. Tambin se han obtenido resultados positivos en la representacin mediante grficos de dispersin. En este caso pero, se ha observado que los productos de nieve generados a partir de imgenes NOAA-AVHRR, estn ms correlacionados con los productos de nieve de TERRA-MODIS a unas alturas que a otras, siendo la franja entre 1.400 y 2.600 metros la que tiene una mayor correlacin entre las dos variables. Es importante considerar que la mayor parte de la superficie nival del Pirineo en invierno y primavera se encuentra dentro del rango altitudinal mencionado, lo que reincide en la adecuacin de los productos NOAA-AVHRR para el estudio de la dinmica del manto de nieve en la zona de estudio.

AGRADECIMIENTOS Quiero agradecer a Juan Ignacio Lpez Moreno del Instituto Pirenaico de Ecologa (IPE), que junto a sus compaeros del IPE de Zaragoza Sergio M. Vicente Serrano y Cesar Azorn Molina, me han proporcionado los productos de nieve de NOAA-AVHRR con los que he trabajado y me

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han guiado en la realizacin del proyecto. Sin su colaboracin no hubiera sido posible. A Oscar Gonzlez Guerrero, coordinador del mster, por proporcionarme las imgenes de MODIS (MOD09GA) y por ayudarme con algunas cuestiones que han ido surgiendo a lo largo del trabajo. A los compaeros del mster con los que se han resuelto muchas cuestiones. En especial quiero agradecer la paciencia que ha tenido conmigo a Abel. Sin l, en algn momento el trabajo no hubiera salido adelante. A mi padre y a mi hermana, que me han ayudado a agilizar algunos procesos y han vivido este proyecto conmigo.

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Validacin del producto de nieve obtenido a partir de imgenes AVHRR, con el producto de nieve obtenido a partir de imgenes MODIS 11

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ANEXO DE DATOS DATOS OBTENIDOS CON SPSS Fecha X2 g.l. Sig. C.C. Sig. 20031002_8 36.037 1 0.000 0.720 0.000 20031010_8 0.069 1 0.792 0.003 0.792 20031018_8 61.333 1 0.000 0.093 0.000 20031026_8 149.531 1 0.000 0.145 0.000 20031103_8 3108.909 1 0.000 0.555 0.000 20031111_8 3518.399 1 0.000 0.579 0.000 20031119_8 1117.062 1 0.000 0.371 0.000 20031127_8 157.722 1 0.000 0.149 0.000 20031205_8 401.905 1 0.000 0.233 0.000 20031213_8 1220.742 1 0.000 0.386 0.000 20031221_8 123.496 1 0.000 0.132 0.000 20040106_8 470.387 1 0.000 0.251 0.000 20040114_8 595.511 1 0.000 0.280 0.000 20040130_8 1785.881 1 0.000 0.451 0.000 20040207_8 3222.108 1 0.000 0.562 0.000 20040215_8 2112.056 1 0.000 0.482 0.000 20040223_8 322.629 1 0.000 0.210 0.000 20040302_8 2121.743 1 0.000 0.483 0.000 20040310_8 1228.572 1 0.000 0.387 0.000 20040318_8 1744.699 1 0.000 0.447 0.000 20040411_8 1830.968 1 0.000 0.456 0.000 20040419_8 3896.695 1 0.000 0.598 0.000 20040513_8 1179.047 1 0.000 0.380 0.000 20040521_8 675.128 1 0.000 0.297 0.000 20040529_8 855.92 1 0.000 0.330 0.000 20040606_8 1391.016 1 0.000 0.407 0.000 20040614_8 683.362 1 0.000 0.299 0.000 20040622_8 360.889 1 0.000 0.222 0.000 20040630_8 205.707 1 0.000 0.169 0.000 20040708_8 435.677 1 0.000 0.242 0.000 20040716_8 83.802 1 0.000 0.109 0.000 20040724_8 20040801_8 20040809_8 0 1 0.986 0.000 0.986 20040817_8 20040825_8 0.001 1 0.971 0.000 0.971 20040902_8 20040910_8 20040918_8 0.15 1 0.903 0.001 0.903 20040926_8 20041004_8 20041012_8 213.082 1 0.000 0.172 0.000 20041020_8 88.465 1 0.000 0.112 0.000 20041028_8 1833.835 1 0.000 0.456 0.000 20041105_8 662.546 1 0.000 0.294 0.000 20041113_8 2974.989 1 0.000 0.547 0.000 20041121_8 2987.519 1 0.000 0.547 0.000 20041129_8 1297.342 1 0.000 0.396 0.000 20041207_8 298.513 1 0.000 0.202 0.000 20041215_8 2110.352 1 0.000 0.482 0.000 20041223_8 1072.053 1 0.000 0.365 0.000 20041231_8 3313.277 1 0.000 0.567 0.000 20050108_8 1851.876 1 0.000 0.458 0.000 20050116_8 1707.869 1 0.000 0.443 0.000 20050124_8 155.501 1 0.000 0.148 0.000

Fecha X2 g.l. Sig. C.C. Sig. 20050201_8 2502.768 1 0.000 0.514 0.000 20050217_8 788.22 1 0.000 0.318 0.000 20050225_8 1530.094 1 0.000 0.424 0.000 20050305_8 3112.257 1 0.000 0.555 0.000 20050313_8 2766.64 1 0.000 0.533 0.000 20050321_8 3.692 1 0.055 0.023 0.055 20050329_8 2835.804 1 0.000 0.537 0.000 20050406_8 413.836 1 0.000 0.236 0.000 20050414_8 1540.529 1 0.000 0.425 0.000 20050422_8 3242.232 1 0.000 0.563 0.000 20050430_8 2532.064 1 0.000 0.516 0.000 20050508_8 70.224 1 0.000 0.100 0.000 20050516_8 1831.488 1 0.000 0.456 0.000 20050524_8 251.48 1 0.000 0.186 0.000 20050601_8 970.056 1 0.000 0.349 0.000 20050609_8 528.314 1 0.000 0.265 0.000 20050617_8 99.606 1 0.000 0.119 0.000 20050625_8 383.111 1 0.000 0.228 0.000 20050703_8 20050711_8 0 1 0.983 0.000 0.983 20050727_8 20050804_8 20050812_8 0.083 1 0.773 0.003 0.773 20050820_8 6.119 1 0.013 0.030 0.013 20050828_8 20050905_8 0.128 1 0.721 0.004 0.721 20050913_8 0.007 1 0.934 0.001 0.934 20050921_8 0.05 1 0.824 0.003 0.824 20050929_8 0.068 1 0.794 0.003 0.794 20060924_8 20061002_8 0.447 1 0.504 0.008 0.504 20061010_8 1426.155 1 0.000 0.412 0.000 20061018_8 106.817 1 0.000 0.123 0.000 20061026_8 113.973 1 0.000 0.127 0.000 20061103_8 0.004 1 0.949 0.001 0.949 20061111_8 156.292 1 0.000 0.148 0.000 20061119_8 1836.145 1 0.000 0.456 0.000 20061127_8 859.517 1 0.000 0.331 0.000 20061205_8 1380.149 1 0.000 0.406 0.000 20061213_8 1521.321 1 0.000 0.423 0.000 20061221_8 2750.297 1 0.000 0.531 0.000 20061229_8 1475.608 1 0.000 0.418 0.000 20070106_8 1863.295 1 0.000 0.459 0.000 20070114_8 1799.544 1 0.000 0.453 0.000 20070122_8 1172.107 1 0.000 0.379 0.000 20070130_8 1223.718 1 0.000 0.386 0.000 20070207_8 893.799 1 0.000 0.337 0.000 20070215_8 1140.237 1 0.000 0.375 0.000 20070223_8 920.002 1 0.000 0.341 0.000 20070303_8 950.771 1 0.000 0.346 0.000 20070311_8 3818.93 1 0.000 0.595 0.000 20070404_8 179.988 1 0.000 0.158 0.000 20070412_8 1576.126 1 0.000 0.429 0.000 20070420_8 1828.156 1 0.000 0.455 0.000 20070506_8 2461.332 1 0.000 0.510 0.000 20070514_8 0.957 1 0.328 0.012 0.328 20070522_8 0.502 1 0.479 0.008 0.479 20070530_8 18.613 1 0.000 0.052 0.000 20070607_8 281.333 1 0.000 0.197 0.000

Validacin del producto de nieve obtenido a partir de imgenes AVHRR, con el producto de nieve obtenido a partir de imgenes MODIS 12

12

Fecha X2 g.l. Sig. C.C. Sig. 20070615_8 0.045 1 0.832 0.003 0.832 20070623_8 0.018 1 0.892 0.002 0.892 20070701_8 1 0.000 0.000 20070709_8 11.588 1 0.001 0.041 0.001 20070717_8 0.026 1 0.872 0.002 0.872 20070725_8 386.722 1 0.000 0.229 0.000 20070802_8 1 0.000 0.000 20070810_8 1 0.000 0.000 20070818_8 44.936 1 0.000 0.080 0.000 20070826_8 1 0.000 0.000 20070903_8 0.001 1 0.977 0.000 0.977 20070911_8 0.028 1 0.868 0.002 0.868 20070919_8 169.86 1 0.000 0.154 0.000 20070927_8 21.497 1 0.000 0.055 0.000 20071005_8 1597.008 1 0.000 0.431 0.000 20071013_8 22.213 1 0.000 0.176 0.000 20071021_8 1263.291 1 0.000 0.391 0.000 20071029_8 2544.477 1 0.000 0.517 0.000 20071106_8 614.633 1 0.000 0.284 0.000 20071114_8 1938 1 0.000 0.466 0.000 20071122_8 1435.135 1 0.000 0.412 0.000 20071130_8 2550.769 1 0.000 0.517 0.000 20071208_8 806.992 1 0.000 0.322 0.000 20071216_8 2242.735 1 0.000 0.493 0.000 20071224_8 2354.777 1 0.000 0.505 0.000 20080101_8 503.894 1 0.000 0.259 0.000 20080109_8 56.035 1 0.000 0.089 0.000 20080117_8 1723.841 1 0.000 0.445 0.000 20080125_8 2951.858 1 0.000 0.545 0.000 20080202_8 2354.929 1 0.000 0.502 0.000 20080210_8 2964.398 1 0.000 0.546 0.000 20080218_8 1931.044 1 0.000 0.465 0.000 20080226_8 1710.456 1 0.000 0.443 0.000 20080305_8 45.565 1 0.000 0.008 0.000 20080313_8 1831.042 1 0.000 0.456 0.000 20080329_8 2190.546 1 0.000 0.489 0.000 20080406_8 765.434 1 0.000 0.314 0.000 20080414_8 897.778 1 0.000 0.337 0.000 20080422_8 3172.276 1 0.000 0.559 0.000 20080430_8 2379.891 1 0.000 0.504 0.000 20080508_8 69.375 1 0.000 0.099 0.000 20080516_8 776.108 1 0.000 0.316 0.000 20080524_8 1 0.000 0.000 20080601_8 182.584 1 0.000 0.160 0.000 20080609_8 3.268 1 0.071 0.022 0.071 20080617_8 1352.282 1 0.000 0.403 0.000 20080625_8 593.012 1 0.000 0.280 0.000 20080703_8 198.703 1 0.000 0.166 0.000 20080711_8 406.494 1 0.000 0.234 0.000 20080719_8 84.312 1 0.000 0.109 0.000 20080727_8 1 0.000 0.000 20080804_8 0.01 1 0.920 0.001 0.920 20080812_8 0.007 1 0.934 0.001 0.934 20080820_8 0.013 1 0.910 0.001 0.910 20080828_8 1 0.000 0.000 20080905_8 0.051 1 0.822 0.003 0.822 20080913_8 30.765 1 0.000 0.066 0.000 20080921_8 0.003 1 0.959 0.001 0.959 20080929_8 0.096 1 0.757 0.001 0.757

TABLA DE RECUENTO

Fecha 0-0 0-1 1-0 1-1 20031002_8 5979 211 734 62 20031010_8 6863 4 119 0 20031018_8 4529 42 2329 86 20031026_8 4406 116 2238 226 20031103_8 3628 563 554 2241 20031111_8 4312 355 531 1788 20031119_8 3602 878 1027 1479 20031127_8 1059 1551 1144 3232 20031205_8 336 687 588 5375 20031213_8 1203 1539 351 3893 20031221_8 1822 663 2703 1798 20040106_8 582 898 780 4726 20040114_8 2107 768 1802 2309 20040130_8 1184 1297 235 4270 20040207_8 2332 799 317 3538 20040215_8 2689 504 1109 2684 20040223_8 3176 599 2107 1104 20040302_8 845 673 320 5148 20040310_8 2095 548 1567 2776 20040318_8 2584 384 1496 2522 20040411_8 2988 1030 672 2296 20040419_8 3027 357 531 3071 20040513_8 4011 71 2023 881 20040521_8 5184 174 1253 375 20040529_8 5458 146 1035 347 20040606_8 5841 272 491 382 20040614_8 6429 176 266 115 20040622_8 6779 15 173 19 20040630_8 6856 9 113 8 20040708_8 6930 19 29 8 20040716_8 6952 18 14 2 20040724_8 6971 0 15 0 20040801_8 6941 0 45 0 20040809_8 6983 2 1 0 20040817_8 6858 0 128 0 20040825_8 6976 9 1 0 20040902_8 6879 107 0 0 20040910_8 6930 0 56 0 20040918_8 6933 51 2 0 20040926_8 6974 12 0 0 20041004_8 6941 45 0 0 20041012_8 5427 601 703 255 20041020_8 5237 1119 422 208 20041028_8 3198 589 1101 2098 20041105_8 2025 1441 983 2537 20041113_8 1480 798 237 4471 20041121_8 3192 824 397 2573 20041129_8 1954 710 1259 3063 20041207_8 2831 178 3162 815 20041215_8 1695 1332 249 3710 20041223_8 1048 1359 446 4133 20041231_8 1667 386 539 4394 20050108_8 1783 1552 244 3407 20050116_8 1094 704 627 4561 20050124_8 140 630 364 5852 20050201_8 814 468 343 5361 20050217_8 367 281 827 5511

Validacin del producto de nieve obtenido a partir de imgenes AVHRR, con el producto de nieve obtenido a partir de imgenes MODIS 13

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Fecha 0-0 0-1 1-0 1-1 20050225_8 472 308 527 5679 20050305_8 838 243 407 5498 20050313_8 1486 522 542 4436 20050321_8 6011 47 915 13 20050329_8 3181 823 450 2532 20050406_8 4291 182 2039 474 20050414_8 2680 130 2131 2045 20050422_8 3760 613 446 2167 20050430_8 4694 598 455 1239 20050508_8 6198 44 714 30 20050516_8 3496 584 1051 1855 20050524_8 6095 13 829 49 20050601_8 6318 191 307 170 20050609_8 6635 112 179 60 20050617_8 6826 62 87 11 20050625_8 6936 2 44 4 20050703_8 6982 0 4 0 20050711_8 6982 3 1 0 20050727_8 6957 0 29 0 20050804_8 6958 0 28 0 20050812_8 6913 64 9 0 20050820_8 6925 21 39 1 20050828_8 6982 0 4 0 20050905_8 6917 17 52 0 20050913_8 6967 16 3 0 20050921_8 6948 23 15 0 20050929_8 6540 445 1 0 20060924_8 6613 373 0 0 20061002_8 6799 169 18 0 20061010_8 5457 605 374 550 20061018_8 6389 92 465 40 20061026_8 6471 196 274 45 20061103_8 6975 7 4 0 20061111_8 5564 513 710 199 20061119_8 4529 385 954 1118 20061127_8 5381 446 704 455 20061205_8 2227 802 1136 2821 20061213_8 1982 1494 442 3068 20061221_8 3220 1056 296 2414 20061229_8 2843 1880 258 2005 20070106_8 4394 901 465 1226 20070114_8 5375 666 292 653 20070122_8 1480 173 2209 3124 20070130_8 3166 1030 931 1859 20070207_8 2259 1642 689 2396 20070215_8 1722 667 1369 3228 20070223_8 3101 1187 959 1739 20070303_8 2163 1190 1008 2625 20070311_8 2719 797 158 3312 20070404_8 3678 950 1525 833 20070412_8 3709 370 1402 1505 20070420_8 4310 598 793 1285 20070506_8 3777 975 380 1854 20070514_8 5647 29 1306 4 20070522_8 6670 51 264 1 20070530_8 6817 48 116 5 20070607_8 6841 62 66 17 20070615_8 6939 8 39 0 20070623_8 6950 4 32 0

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Validacin del producto de nieve obtenido a partir de imgenes AVHRR, con el producto de nieve obtenido a partir de imgenes MODIS 14

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NOMENCLATURA DE LAS TABLAS En las tablas anteriores, en la primera columna encontramos la fecha de los productos de nieve de 8 das. El formato de la fecha es el siguiente: AAAMMDD_8 El producto de nieve estar formado por la imagen que indica la fecha ms los 7 das posteriores. En la primera tabla, en la segunda columna encontramos el valor calculado con SPSS de la Chi-cuadrado. En la tercera columna, los grados de libertad, 1 en todas las imgenes. En la cuarta, la significacin asinttica (bilateral). En la quinta, el coeficiente de Contingencia, y en la sexta, su significacin. En la tabla de recuento, en la segunda columna, encontramos el nmero de celdas sin nieve en los dos productos. En la tercera, los pxeles que en los productos NOAA-AVHRR dan sin nieve y en TERRA-MODIS dan nieve. La siguiente al revs presencia de nieve en NOAA-AVHRR y ausencia en TERRA-MODIS. La ltima columna registra el recuentro de los pxeles con nieve segn los dos productos.