Desarrollo de herramientas de análisis de datos espaciales basadas en sensores remotos para evaluar la dinámica de inundaciones en eventos extremos: caso de estudio de la DANA en Valencia

Abstract

[ES] En el presente Trabajo Fin de Máster (TFM) se desarrolla y aplica una metodología basada en sensores remotos para evaluar la dinámica de las inundaciones en eventos extremos en la provincia de Valencia (España), con especial atención al evento asociado a la Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) producida el 29 de octubre de 2024. El enfoque integra datos satelitales de Sentinel-1/2, precipitaciones CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data), GSW(Global SurfaceWater Mapping Layers),MDE(del inglés, Digital Elevation Model) HydroSHEDS (Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales), y zonas de riesgo de inundaciones (T=500 años) procesadas mediante Google Earth Engine (GEE). La estimación de inundaciones se estructura en torno a: (1) un índice de cambio de retrodispersión entre el pre- y el post-evento (DI), (2) el Índice de Diferencia Normalizada de Áreas Construidas (NDBI, del inglés Normalized Difference Built-up Index), y (3) un esquema de clasificación difusa (funciones S/Z) que modela tres productos intermedios: inundación bajo vegetación (FM-FV), aguas abiertas estacionales (FM-OW) y conectividad hidráulica (FM-HD), reforzados con un filtro contextual espacial para mejorar la coherencia de resultados previos de índices de inundaciones (FM1, FM2 y FM3). Como parte de la metodología, se desarrolló el plugin FloodAnalysis en QGIS, que permite ejecutar el algoritmo de estimación de inundaciones mediante una interfaz gráfica de usuario. Además, se desarrolló la herramienta de análisis de inundación en el WebGIS de E-Hydro, basada en una arquitectura de microservicios compuesta por contenedores de front-end, backend, base de datos y GeoServer. Ambas herramientas ejecutan el algoritmo mediante la API (Application Programming Interface) de GEE en Python. Los resultados obtenidos mediante el análisis de máximos anuales (2014–2025) muestran patrones coherentes entre la variabilidad pluviométrica y las áreas inundadas en la provincia de Valencia. Se identificaron eventos de precipitación diaria superiores a 100 mm. Con el desarrollo del algoritmo, se estimaron áreas afectadas que oscilaron entre 120 ha y 14.284,4 ha, esta última asociada al evento extremo de 2024. Los desarrollos finales de este TFM constituyen un aporte de gran utilidad para el análisis y la gestión territorial vinculados al riesgo de inundaciones, al tiempo que facilitan a investigadores, técnicos y gestores la aplicación práctica de las metodologías propuestas.