Monitoreo Satelital en la Superintendencia del Medio Ambiente

En el contexto de la Fiscalización Ambiental 2.0

Ariel RussellEquipo de Geo InformaciónDepartamento de Gestión de la Información1 de Abril 2019

2

1 Contexto

Superintendencia del Medio Ambiente

• Servicio público descentralizado

• Supervigilancia del Gob. de Chile a través del Ministerio del Medio Ambiente

• Funcionamiento desde el 28 de diciembre de 2012

Misión “Proteger el medio ambiente y la salud de las personas, asegurandoel cumplimiento de la normativa ambiental en Chile”

Visión ”Un país responsable con su medio ambiente”

Funciones

5

2 Motivación

El Desafío de la SMA

Fiscalizar instrumentos de carácter ambiental

Agrupados en más de 14.500 Unidades

Fiscalizables diversas y complejas

>16.000 10 17 16 316 1

Aspectos limitantes

• Presupuesto limitado: ~11.000 MM$ (~590 $/pp)

• Baja cobertura: 9,66% de unidades fiscalizadas

• Incidencia: 19,33% de las fiscalizaciones de RCA generan un

procedimiento sancionatorio

• Incertidumbre: 50% de los procesos sancionatorios provienen

de denuncias

Fuente: Memoria de Gestión 2014-2018.

Programa de Monitoreo Ambiental

Territorial (PMAT)

• Monitoreo satelital (PR)

• Monitoreo con dispositivos (IoT)

Alternativa

Uso de herramientas tecnológicas para el monitoreo del medio ambiente y las actividades que se desarrollan en este y así contar con información suficiente y oportuna

9

3 Oportunidades

Sistemas de Observación de la Tierra de

Datos Abiertos de mediana y alta resolución

Gran volumen de producción científica

y creciente comunidad de usuarios

Avances en infraestructura de cómputo

13

4Programa de Monitoreo Ambiental Territorial

OBJETIVO

“Otorgar a la SMA capacidades de monitoreo, alerta

temprana, y de apoyo a los procesos de Fiscalización

y Sanción a través del uso de tecnologías de

percepción remota y vigilancia periódica en la forma

de un Programa de Monitoreo, para fortalecer su

capacidad fiscalizadora y focalizar los recursos con los

que cuenta para tal fin”

Cumplimiento ambiental 2.0

Disponible en portal:http://www.sma.gob.clSección Documentos/Publicaciones

PROGRAMAS O SUBPROGRAMAS

Fijados por resolución

OFICIO

Por iniciativa propia

Enfoque preventivo y respuesta temprana

Lineamientos generales

Fuentes de información EOS Open Data:

- Disponibilidad regular y revisita conocida- Registro temporal extendido- Mayor cantidad de publicaciones y aplicaciones conocidas - Acorde a realidad presupuestaria

Software de código abierto (R, SNAP, PolSARPro, etc):

- Mayor transparencia- Asegurar replicabilidad en ciudadanía y regulados- Acorde a realidad presupuestaria

Alto estándar probatorio:

- Cadena de custodia, procedimientos y métodos públicos- Sistematizar y promover el alcance probatorio

Cómputo de alto rendimiento:

- Métodos con apoyo de herramientas HPC (Spark, CUDA, Etc)

Sensores pasivos más utilizados

Landsat 5, 7 y 8

(TM, ETM+, OLI/TIIRS)

• Media resolución espacial (30 m.)

• Disponibles desde 1985

• Revisita combinada: 8 días (ETM+ y OLI)

• > 500.000 papers

• TM y EMT+: VNIR comparable desde 1985 al presente

Sentinel 2a y 2b

(Sensor MSI)

• Resolución espacial media (10 m. VNIR)

• Disponible desde 2016 (S2a)

• Revisita combinada: 5 días

• Bandas Red-Edge(Correcciones atmosféricas)

Soumi-NPP

(Sensor VIIRS)

• Baja resolución espacial (375-750m) y gran swath (3060 km.)

• Cobertura: Cada 12 horas

• Productos L2 térmicos y nocturnos

Sensores SAR más utilizados

Sentinel 1 A / B

• ESA (Copernicus)

• 2014 – 2030

• Banda C

• Revisita combinada de 6 días, ascendente y descedente

• Dual Pol (VV+VH)

ALOS (PalSAR)

• JAXA (Japón)

• 2006 - 2011

• Banda L

• Polarizaciones:

• HH

• HH+HV

• HH+HV+VV+VH

NISAR (Futura)

• NASA-ISRO (EEUU India)

• 2021 –

• 6 días

• Dual Pol (HH-HV)

20

Data Center Local:Seguridad de la informaciónPatrimonio de datosAmbientes de desarrollo

Hardware y plataformas

Google Earth Engine:Productos indexados

Sencillez en análisis exploratorios (1 línea de código)Gran capacidad de cómputo

Desarrollo de Apps para áreas de negocio

Servicios la nube (VM): Mejor acceso de información (Estaciones terrenas fuera de Chile)Mayor capacidad de procesamientoManejo dinámico de capacidades según demandaImprescindible en productos SAR Single Look Complex

Cloud service para la adquisición de datos

350 MB

Escena LandsatPromedio

10GB

1 Escena x 30 años

4 Escena x 30 años

42 GB

3 TB

NacionalCobertura Nacional72 Escenas Landsat

Descarga, Almacenamiento y

Procesamiento

Servidor Local AZURE

2 a 3 días 10 minutos

Descarga de 30 imágenes

Productos

Monitoreo Continuo

Estudios probatorios

Aplicaciones Web

Productos de apoyo

23

5 Productos de apoyo

Aplicaciones discretasLEVANTAMIENTO DE HECHOS

Aplicaciones discretasANÁLISIS DE CAMBIOS

Aplicaciones discretasIMPACTO DISUASIVO

Impacto disuasivo

Aplicaciones discretasRESPUESTA TEMPRANA Mortandad de Peces Río Huenchullamí

23 febrero 2019

10 marzo 2019

5 marzo 2019

29

6 Estudios probatorios

Objeto de estudio

Control

Referencia de afectación

𝑆𝐴𝑉𝐼 =𝐼𝑅𝐶 − 𝑅𝑜𝑗𝑜

𝐼𝑅𝐶 + 𝑅𝑜𝑗𝑜 + 𝐿∗ (1 + 𝐿)

Estudios probatoriosEj: C. Minera Maricunga

Los pozos fueron clausurados y la sanción (2016) fue confirmada por el 2TA (2017) y Corte Suprema (2018). Además, el 2TA sentenció daño ambiental y Plan de Reparación

(2018)

31

7Monitoreo continuoEj: En producción

1.- Monitoreo Automatizado de Acuicultura del Salmón

Monitoreo Continuo

>1400 concesiones (salmónidos) en 4 regiones.

Alto Costo logística y dificultad para presencia en terreno.

Nubosidad y ventajas SAR

Jaula CESSuperficie marina

Monitoreo de Acuicultura (CES)

Objetivos

Monitoreo panorámico

Determinar la ubicación de los CES a

nivel nacional, determinando

existencia y cumplimiento respecto a

compromisos ambientales*

*Ubicación sobre zona autorizada

(concesión) y evaluada

ambientalmente

1. Open Data

2. Alta Disponibilidad

• Dos satélites: S1A y S1B

• 5 estaciones terrenas y 2 data hubs

3. Programa de continuidad

S1C y S1D hasta 2030, al menos

4. Banda C (λ≈5.24 cm)

5. Cada 6 días, al menos

6. Polarización dual (VV, VH)

Insumos: Sentinel 1A y 2B

Ciclo de vida del proyecto

2018: Primera entrega de herramienta en producción (nacional)

Proceso automatizado (mejorado) + Proceso de validación sobre hallazgos

METODOLOGIA: Procedimiento Preliminar: “Fiscalización de localización de centros de cultivo y caducidad por medio de

Imágenes SAR V1” (2017)

TESTING: Elaboración de experiencias piloto (2017)

• Piloto Magallanes, análisis de 64 Concesiones

• Piloto Aysén, análisis de 590 concesiones

EVALUACIÓN

• Validación de hipótesis de automatización

• Presencia de errores por borde costero y sombra geográfica

Método: Clasificación polarimétrica dual y vectorizaciónde mecanismos de dispersión representativos

Tipos de polarización SAR

HH

VV

HV

VH

Conformes No ocupado

Tolerancia (Módulo) Tolerancia (Pontón)

No Conforme (Módulo) No Conforme (Pontón)

Resultados finales

1. Presencia de actividades por concesión

2. Presencia de hallazgos

3.- Tipo de hallazgos

Ranking de cumplimiento

2.- Monitoreo de humedales alto andinos

Monitoreo Continuo

Monitoreo de humedales alto-andinos

Encontrar humedales alto andinos que presenten algún

proceso de degradación evidente reflejado por

cambios en la cobertura y/o vigor de su vegetación.

Métodos Tradicionales vs aproximación Big Data

Enfoque Tradicional Nuevo Enfoque

Análisis puntuales, nivel local. Análisis a nivel regional o nacional.

Necesidad de fragmentar unidades a priori. Utilización de valores promedio.

Enfoque pixel a pixel. Mayor precisión espacial.

Análisis de tendencia lineal, no incluye comportamiento fenológico.

Adición de modelo de temporada, permite simular fenología.

Input Análisis

United States Geological Survey

Imágenes Satélites Landsat

Fuente: USGS, 2017.

Fuente: USGS, 2017.

Landsat Colection 1 Level 2

Reflectancia de la Superficie

Resolución espacial: 30

metros

Resolución temporal: 16 días

Métodos de Análisis Series Temporales

BFAST (Break detection For Additive Season and Trend)

DBEST (Detecting Breakpoints and Estimating Segments in Trend )

• Modelo a partir de periodo histórico.

• Considera fenología.• Definición de periodo de

monitoreo.

• Fragmentación de la tendencia.• Considera fenología.• Detección adaptativa de cambios

graduales y abruptos

Método: preparación y análisis

Insumo Satelital: Landsat 5 y Landsat 7 Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI)

Selección áreas a evaluar:

• Cantidad de datos periodo base.

• Umbral: mediana SAVI>0.08.Análisis Series Temporales: BFAST

• Filtro de pixeles de interés

• Eliminar efecto de sombreado topográfico

• Inter calibración entre sensores

• Corrección de bandeo

Análisis Espacio Temporal

Pre Procesamiento imágenes satelitales

Análisis series temporales

• Códigos Optimizados

• Procesamiento multi núcleo

• Tiempos de procesamiento de días y horas, reducido a minutos

SIN HPC

CON HPC

1 día o mas

90 min

Pre procesamiento + Análisis 30 imágenes

• DBEST

• BFAST

Humedales Altoandinos

Otras aplicacionesDeforestación ÁREA IMPACTADA: 3 ha.

• Caso Minera Española.

• Deforestación de quebrada y ampliación de caminos.

• Proceso sancionatorio concluyó en cierre de la mina.

• AREA IMPACTADA: 20 ha.

Quebrada de la Plata

Diciembre 2012

Diciembre 2013

Otras aplicaciones

3.- Priorización de actividades de fiscalización por norma lumínica

Monitoreo Continuo

Imágenes Nocturnas Sensor VIIRS (SOUMI-NPP)

5

0

5

0

5

0

Análisis de zonas urbanas

mcd/m25

0

mcd/m25

0

Análisis de instrumentos de gestión ambiental

95

Km

120

Km

5

0

35

Km

20

Km

5

0

Análisis de Riesgo asociado a sitios de observación astronómica

58

8 Aplicaciones Web

Plataforma web para visualización de resultados de monitoreo anual de Humedales Altoandinos

Exploradores de imágenes

Exploradores de imágenes

62

9Desafíos futuros y Oportunidades Copernicus

1.- NECECIDAD DE MÁS INVESTIGACIÓN Y DATOS DE

CALIBRACIÓN

Ej: Monitoreo de Calidad de Aguas con Sentinel 2

Sentinel-2 para aplicaciones en Calidad de Agua

Oportunidad: Bandas enlongitudes de onda similares aLandsat-8, el cual ha demostradoser útil para la estimación deparámetros de calidad de agua.

Ventaja: Bandas red-edge (NIR), lo quepresenta una gran ventaja para aguas costerase interiores con mayores concentraciones declorofila, solidos en suspensión y materiaorgánica disuelta.

Fuente: Pahlevan et al, 2017.

Fuente: NASA, 2018.

Resolución Espacial: Mayor densidad de pixeles de agua pura en borde

costeros y permite estudiar cuerpos de agua interiores pequeños y

pequeños emisores.

Fuente: Dall’Olmo y Gitelson, 2005.

Fuente: Pahlevan et al, 2017.

Sentinel-2 para aplicaciones en Calidad de Agua

2.- DISPONIBILIDAD DE IMAGINERÍA SATELITAL EN SERVIDORES LOCALES Y

HPC

Ej: Magnitud de la información Copernicus

Ej: Series temporales interferométricas (SLC)

INSAR Para Riesgo Ambiental y Daño Patrimonial

Estabilidad de taludes

Subsidencia en zonas urbanas

Métodos P-SBAS y Persistent Scatterer InSAR (PS-InSAR)

Creación de datasetspara cada análisisAlto consumo en

almacenamiento y cómputo

DInSAR: Subsidencia por disminución del nivel freático

Bradfort et al. (MIT), 2015

2.- MEJORAR LA FORMACIÓN DE CAPITAL HUMANO AVANZADO Y

ESTÁNDARES MÍNIMOS EN PERCEPCIÓN REMOTA

Ej: Magnitud de la información Copernicus

Ej: Series

Capital Humano Avanzado

• La institucionalidad no solo debe desarrollar análisis sino también mejorar la calidad de los insumos que presentan sus regulados.

• Escasos programas de postgrado con formación profunda en herramientas de teledetección.

Mejorar estándares

• Contar con un protocolo técnico que sirva de estándar para la admisibilidad de evidencias entregadas por los regulados, y que sea compartida por los demás organismos sectoriales con competencias de fiscalización ambiental, reunidos en la RENFA (Red Nacional de Fiscalización Ambiental)

• GRSS Standards Comittee: Generación de un Plan Nacional de Normalización de Productos Satelitales, con suficiencia técnica y que sea utilizado por consultores y regulados.

Superintendente del Medio Ambiente

Gobierno de Chile

Contacto: ariel.russell@sma.Gob.cl