Los sistemas RADAR basan su funcionamiento en una señal electromagnética emitida a través de una antena, en sentido lateral a la plataforma. La señal se dispersa y choca con la superficie u objeto al que va dirigido y la antena radar capta una parte de esas ondas reflejadas. El sistema, por tanto, se considera teledetección activa, al utilizar la información de la señal emitida y la información de las señales reflejadas para construir una imagen de la zona observada.

Desde el punto de vista de la longitud de onda, estos sistemas trabajan en una banda comprendida entre los 0,1 cm y 1 m. Aunque la observación de la superficie terrestre en esta longitud de onda entraña dificultades complejas y diferentes a las del espectro óptico, su principal ventaja reside en que es prácticamente transparente a la cobertura nubosa y las influencias atmosféricas, debido a que se basa en longitudes de onda mayores a 0,1 mm, que es el tamaño habitual de las gotas de agua. El hecho de que la teledetección con microondas se base en el uso de sensores activos se debe a la escasa emisividad espectral que se da en esta región del espectro, como demuestra la de Planck calculada por Rayleigh-Jeans:

Donde Mnλ es la emitancia espectral, T es la temperatura en grados Kelvin y λ es la longitud de onda. La anterior expresión demuestra que la emitancia de los objetos es difícilmente detectable en la región de las microondas, razón por la cual la teledetección activa mediante radar es la más extendida en usos y aplicaciones.

Los píxeles que conforman una imagen radar representan el coeficiente de retrodispersión de la superficie del terreno, con valores directamente proporcionales a la intensidad de la señal de retorno. A diferencia de los sensores pasivos que trabajan en el espectro óptico, la principal virtud o ventaja que ofrece la tecnología radar es que puede trabajar en cualquier condición atmosférica (Chuvieco 2010).

Un sensor radar puede configurarse de muy diversas formas, obteniendo así señales de retorno igualmente diversas. De hecho, resulta habitual encontrar sensores radar con distintas bandas de observación, diferentes alturas, diferentes ángulos de observación, diferentes polarizaciones y antenas de tamaño diverso.

La ecuación fundamental del radar es la siguiente:

Siendo Pr la potencia de la señal retrodispersada, Pt la potencia emitida por el sensor, G el factor de ganancia de la antena, σ la sección eficaz de retrodispersión y r la distancia entre el sensor y la cubierta. De la expresión anterior se puede deducir que la señal de retorno es altamente dependiente de la potencia emitida y de la altura de observación (Chuvieco2010). Tal afirmación puede confirmarse a través de la siguiente ecuación:

En la que A representa la superficie de la antena receptora, lo que implica que, a mayor altura de observación del sensor, el tamaño de la antena debería ser mayor para obtener una buena señal. Por ello, a la hora de incorporar sensores radar a plataformas orbitales se requiere de antenas de gran tamaño, que garanticen una gran potencia o elevada ganancia efectiva. Ello plantea un reto logístico o de diseño, dado que para obtener una resolución aceptable los sensores orbitales deberían contar con enormes antenas. Pero este problema puede solventarse en parte con el diámetro de apertura de la antena, representado por Φ en la siguiente expresión:

El radar de apertura sintética (SAR) permite simular distintos tamaños de antena mediante el denominado efecto Doppler, consistente en que la resolución del sensor se basa en la obtención de dos señales de retorno de un mismo punto de la superficie terrestre en dos instantes diferentes de la trayectoria del sensor. De este modo, la resolución no depende del tamaño real de la antena, sino de la que se obtendría de una antena de la misma longitud a la distancia existente entre esos dos puntos (Elachi, 1987).

Figura 1 Fuente: Siqueira, 2019.

Dado que la imagen se forma con las lecturas de las señales retrodispersadas en la superficie y que son captadas y procesadas por la antena del satélite, se genera en cada punto de la imagen un número complejo:

Siendo i la parte real y q la imaginaria, A la amplitud de la señal y φ la fase medida.

Estos dos valores son los existentes en cada píxel de la imagen, en consecuencia, se puede extraer la información de fase e intensidad del punto:

La interferometría se centra en el estudio y explotación de la información proporcionada por las imágenes de fase de las imágenes complejas SAR (Hanssen, 2001). Tanto la técnica de interferometría SAR (InSAR) como la interferometría diferencial (DInSAR) se basan en la explotación contenida en uno o más interferogramas (Klees & Massonnet, 1999). Concretamente, en obtener la posición de un punto hipotético, en función de la observación (desde un radar SAR) de dicho punto desde dos posiciones distintas. Por tanto, las imágenes SAR contienen en cada píxel información de la amplitud y la fase correspondiente a los elementos del terreno. La amplitud varía en función de las características de que la zona de estudio ejerce sobre la señal retrodispersada, mientras que la fase contiene la información de la distancia de la antena al suelo de la zona de estudio (Moreira, et al., 2013).

Un interferograma se forma con dos imágenes SAR, mediante un proceso en el cual cada píxel de la primera imagen se multiplica por el conjugado del mismo píxel de la segunda imagen, obteniéndose una nueva imagen en la que los valores que contiene son la multiplicación de los valores de la amplitud y la diferencia de fase en cada uno de los píxeles de una imagen respecto de la otra.

En la señal retrodispersada que recibe el sensor, además de la distancia al punto y las características de la superficie, influyen otros factores como el ruido inherente al sistema de medida o las condiciones atmosféricas, que influyen en la calidad del producto obtenido (Moreira et al., 2013).

Tal y como ha sido expuesto, por tanto, se puede determinar la posición de un punto mediante el cálculo de la variación de distancia que existe al observar el punto desde dos posiciones distintas del satélite, pudiendo ocurrir también que la variación del valor de distancia se deba a una variación en la posición del punto.

Por todo ello, para poder aislar y cuantificar el valor de la diferencia de fase correspondiente al desplazamiento del punto nació la interferometría diferencial SAR conocida como DinSAR. Su rasgo más característico es que elimina los efectos topográficos incluidos en la fase del punto utilizando un modelo digital de elevaciones, generando lo que se conoce como un interferograma diferencial. Al suprimir el componente topográfico del valor de la fase quedarían otros factores que contribuyen al desplazamiento sufrido por el punto; se trata de las condiciones atmosféricas y el ruido de fase debido a la decorrelación temporal y variaciones del medio de propagación. (Moreira et al., 2013).

En cuanto a la capacidad y límites de esta técnica en la identificación de procesos volcánico-sísmicos como el que nos ocupa, existe un límite interferométrico que viene dado por la expresión:

Donde L es la longitud del píxel perpendicular a la trayectoria, φ1 y φ2 son los ángulos de incidencia (desde la vertical local) en la primera y segunda imagen comparada, y λ es la longitud de onda de la radiación emitida.

Figura 2 Fuente: Jiménez-Perálvarez (2013).

La figura 2 relaciona el cambio de distancia o deformación producida por el proceso, estimada en metros para la zona afectada. El “gradiente límite” representa el máximo gradiente de desplazamiento que puede llegar a identificarse con esta técnica (Massonnet & Feigl, 1998).

El volcán Turrialba se localiza en la provincia de Cartago, en el cantón de Turrialba (distrito de Santa Cruz). Se trata de un estratovolcán complejo y activo, que forma parte del extremo oriental de la cordillera Central de Costa Rica. Con una elevación máxima de 3340 m, es el segundo volcán más alto del país, presenta una temperatura promedio anual de 16 ºC y una precipitación de 3000 mm a 4000 mm anuales. Las laderas occidentales, objeto del presente estudio, se encuentran situadas en las coordenadas 10º 0’ 58’’ de latitud norte y 83º 46’ 37’’ oeste a una altitud de 2796 metros, con pendientes que oscilan entre el 12% y el 50%.

La erupción magmática más reciente que se conoce tuvo lugar entre los años 1864-1866, con un extenso período de calma relativa posterior. Sin embargo, comenzó a mostrar signos de reactivación a partir del mes de marzo del 2012, con una fuerte actividad fumarólica, gases a altas temperaturas, incandescencia, lluvia ácida y ocasionales erupciones freáticas, por lo que algunos pobladores ubicados al sur, suroeste y oeste del volcán han tenido que abandonar sus hogares (González et al., 2015). Entre mayo y junio de 2016 se produjeron al menos tres erupciones estrombolianas, alternadas con períodos de calma, siendo la más reciente la del 1 de agosto de 2020, que provocó una columna de ceniza de 500 metros de altura. Según el Boletín semanal del Programa de Vigilancia Volcánica (del 3 de agosto del 2020) del Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Costa Rica (OVSICORI) se observaron “varias emisiones de ceniza diluidas, y al menos un pulso corto un poco más denso, con una actividad sísmica que presenta un nivel de fondo estable desde al menos enero del 2020 y una tendencia a la contracción y la subsidencia del macizo Turrialba-Irazú que continúa” (OVSICORI, 2020, p. 1).

Para el presente trabajo se utilizaron exclusivamente recursos libres online y software de código abierto. Todo el procesamiento de imágenes que sustenta la presente metodología se realizó con el software SNAP desarrollado por la Agencia Espacial Europea ( Figura 3 ).

Figura 3

Dado que la técnica DInSAR (InSAR diferencial) se basa en los cambios de elevación ocurridos entre dos barridos del satélite sobre una misma área, el primer paso consistió en escoger las imágenes inmediatamente anteriores y posteriores a la fecha de erupción del volcán, el 1 de agosto de 2020. Las imágenes Sentinel 1 están disponibles para libre descarga en el sitio web Copernicus Open Access Hub (anteriormente conocido como Sentinels Scientific Data Hub) que proporciona acceso completo, gratuito y abierto a los productos de usuario de las misiones Sentinel-1 , Sentinel-2 , Sentinel-3 y Sentinel-5P.

Figura 4 Fuente: https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home

Las imágenes utilizadas correspondían al 23 de julio y al 04 de agosto de 2020, del satélite Sentinel 1A, nivel de producto SLC (Single-Look Complex) en modo Interferometric Wide Swath (IW) que implica un barrido de 3 franjas paralelas dirigiendo la antena a tres posiciones across-track (a lo ancho del barrido) cuyo resultado es un ancho de escena de 250 km con una resolución de 5 x 20 m. Las imágenes seleccionadas para el presente estudio fueron las más cercanas al evento eruptivo del volcán, por lo que se descartaron otras imágenes Sentinel 1 de pasada ascendente, más alejadas de la fecha del evento (25 días) y, por tanto, más propensas a reflejar en la rampa de fase eventos o factores ajenos a la erupción del 1 de agosto de 2020.

El flujo de procesamiento de las imágenes radar en interferometría divide en varias fases, tal y como muestra la Tabla 1 .

Tabla 1

Tipo de procesamiento	Herramientas de software
1. Corregistro de imágenes.	1.1. Back Geocoding.
	1.2. Corrección orbital.
2. Creación del interferograma y estimación de la coherencia.	2. Interferogram Formation
3. Eliminación de bandeado.	4. Herramienta TOPS Deburst.
5. Reducción del ruido de la imagen.	5. Filtro Goldstein.
6. Desenrollado de franjas de la imagen de fase.	6. Plugin SNAPHU Unwrapping
7. Conversión de la fase a desplazamiento.	7. Herramienta Phase to Displacement
8. Corrección geométrica.	8. Range Doppler Terrain Correction
9. Generación de productos finales.	9.1. Aplicación de máscara de coherencia.
	9.2. Exportar a formatos cartográficos.

Fuente: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar/product-types-processing-levels/level-1

Como paso previo al procesamiento, se realizó un subset consistente en seleccionar únicamente las franjas de barrido de ambas imágenes que abarcaban el área de estudio, mediante la herramienta S-1 TOPS Split, tal y como muestra la Figura 5.

Figura 5

Una vez realizado el subset de franjas de barrido, el siguiente paso fue el corregistro de imágenes obtenidas en el paso anterior, pero antes es necesario aplicar en las imágenes obtenidas anteriormente los archivos con la información detallada de las órbitas, mediante la herramienta de SNAP “Apply Orbit File” tal y como muestra la Figura 6.

Figura 6

Una vez aplicada la información de la trayectoria orbital en las imágenes, se procede a aplicar el corregistro. Se trata de un proceso consistente en posicionar los píxeles de una imagen (la del 23 de julio) con los mismos píxeles correspondientes a otra imagen (la del 04 de agosto) para poder generar correctamente un interferograma. Para ello se selecciona una imagen (normalmente la más antigua) como imagen de referencia y la otra imagen (la más reciente) se selecciona como subordinada. La herramienta que el software SNAP proporciona para ello se denomina S-1 TOPS Corregistration.

Figura 7

Para que este proceso se realice con éxito se requiere la información precisa de las órbitas del satélite y un modelo digital de elevación del área abarcada. SNAP permite descargar automáticamente de internet tanto las órbitas (vistas en el paso anterior) como la información topográfica (modelo digital de elevación). Para el presente trabajo se utilizó el modelo digital SRTM 1 sec HGT, un producto de la NASA (Shuttle Radar Topography Mission) generado a partir de datos radar SAR de banda C y X con una resolución de 3 arcosegundos, es decir, 30 metros. El método de remuestreo para alinear los puntos de la imagen subordinada con los de la imagen de referencia fue el de interpolación bilineal, recomendada para conjuntos de datos continuos sin límites definidos. Cabe mencionar por último que la presente técnica y el software solo permiten corregistrar una subfranja (IW2) con una única polarización (vertical-vertical).

El siguiente paso que se realizó fue la formación del interferograma. El interferograma ( Figura 8 ) se genera al multiplicar la imagen de referencia con la imagen subordinada, lo que produce tres nuevas imágenes complejas: de amplitud, de fase y de coherencia interferométrica.

Figura 8

Una vez generados, los interferogramas necesitan un pre-procesado que corresponde fundamentalmente con la eliminación del ruido (speckle) y un posterior procesamiento de la imagen mediante un protocolo previamente establecido (Richards, Scheer & Holm, 2010). Concretamente, y debido a la forma de adquisición de los datos Sentinel 1, las imágenes pueden presentar subfranjas dentro de la cuales se producen solapes. Para ello, el software SNAP proporciona la herramienta “S1 TOP Deburst”, que une las distintas ráfagas teniendo en cuenta el solape, por lo que desaparecen las líneas intermedias, quedando una imagen continua.

Figura 9

El paso siguiente consistió en la creación del interferograma diferencial, eliminando el efecto de la topografía de la zona sirviéndose de un modelo digital de elevaciones (se utilizó siempre el modelo digital SRTM 1 HGT de 3 arcosegundos). La herramienta que lo permite en SNAP es “Topographic Phase Removal”.

Figura 10

Algunos de los problemas asociados a la generación de interferogramas de fase es el ruido por problemas de decorrelación geométrica, retrodispersión y otros errores de procesamiento (Braun & Veci, 2015). Y aunque la información de fase en áreas decorreladas no puede ser restituida en tales casos, la calidad de las franjas existentes en el interferograma puede ser incrementada aplicando filtros como el de Goldstein, basado en la función transformada rápida de Fourier (FFT), un algoritmo que reduce el tiempo de cálculo de n ² pasos a n·log₂(n) con resultados óptimos en la mayor parte de la imagen tratada, y donde no es así, el usuario es advertido por los cortes (o cambios de color) de las franjas (Goldstein et al., 1988).

De la Figura 10 podía deducirse fácilmente que el ruido de las imágenes interferométricas diferenciales dificulta su interpretación y entre los filtros disponibles en el software SNAP, destaca el citado filtro de fase de Goldstein.

Figura 11

El interferograma presenta, no obstante, algunos inconvenientes aún. El principal es que para poder establecer una correlación entre la fase interferométrica y la altura topográfica hay que desenvolver el archivo correspondiente a la fase. La razón es que los valores de fase están ceñidos a un intervalo de 2 π y al desenvolver la imagen se integran la diferencia de fase entre pixeles vecinos. Por tanto, la imagen desenvuelta puede ser interpretada como la altura/desplazamiento entre pixeles de dos imágenes (Braun & Veci, 2015).

Figura 12

La herramienta que permitió realizar este proceso en el software de SNAP es un plugin denominado “SNAPHU Phase Unwrapping”.

Figura 13

Una vez obtenido el raster de fase desenvuelto, para poder establecer relaciones paramétricas hay que convertir las unidades de la imagen de radianes en desplazamientos cuantificables. La herramienta de SNAP que permite realizar este proceso es “Phase to Displacement” y el producto generado es una capa de tipo raster en la que cada píxel representa los valores de desplazamiento (Figura 14 ).

Figura 14

La herramienta de SNAP “Profile Plot”, mediante el trazado de un transecto sobre el raster de desplazamiento, permitió confirmar que la deformación se produjo en sentido vertical ascendente y de una forma creciente hacia la base del cráter del volcán Turrialba, tal y como se muestra en la Figura 15.

Figura 15

El último paso en el procesamiento interferométrico sería la corrección geométrica. La herramienta de SNAP “Range Doppler Terrain Correction” permite crear un interferograma diferencial mediante la sustracción de la topografía de la zona (como “foreshortening” o sombras topográficas) utilizando un modelo digital de elevaciones, en este caso el SRTM 1 HGT de 3 arcosegundos utilizado anteriormente.

Figura 16

El resultado es un producto cartográfico proyectado y georreferenciado, como el que muestra la Figura 17.

Figura 17

Finalmente, se exportaron el raster de desplazamiento y la coherencia, geométricamente corregidos, a formato raster para generar los productos cartográficos, tal y como se muestra en las Figuras 18 y 19.

Figura 18

Figura 19