Este trabajo presenta una metodología integral para analizar el impacto de un evento meteorológico extremo denominado Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) sobre las superficies agrícolas del municipio de Catarroja (Valencia) y que se produjo en octubre de 2024, utilizando herramientas de teledetección y análisis geoespacial. Se han empleado imágenes ópticas (Sentinel-2) y radar (Sentinel-1) y técnicas de análisis multitemporal para detectar zonas inundadas, depósitos de barro y pérdidas de vegetación. A partir de la información ráster generada, se ha identificado las fuentes de impacto derivadas de las distintas huellas calculadas, permitiendo cuantificar la superficie afectada.
Finalmente, se ha desarrollado un modelo de estimación económica basado en el cruce de las zonas dañadas con el uso del suelo (SIGPAC) y precios unitarios de referencia. El estudio del estado fenológico de los cultivos ha permitido estimar las pérdidas económicas asociadas a la posible pérdida de producción en cultivos típicos del municipio.
La integración de esta dimensión económica permite ofrecer una visión más completa del impacto, cuantificando las consecuencias directas del evento sobre la productividad agrícola y sirviendo como base para futuras estrategias de respuesta y compensación.
ABSTRACT
This study presents a comprehensive methodology for analyzing the impact of an extreme weather event known as a Cut-Off Low (DANA) on the agricultural areas of the municipality of Catarroja (Valencia), which occurred in October 2024, using remote sensing tools and geospatial analysis. Optical (Sentinel-2) and radar (Sentinel-1) imagery, along with multitemporal analysis techniques, were employed to detect flooded areas, mud deposits, and vegetation loss. Based on the generated raster data, sources of impact derived from the different identified footprints were mapped, allowing the quantification of the affected surface area.
Finally, an economic estimation model was developed by intersecting the damaged areas with land use data (SIGPAC) and reference unit prices. The assessment of the phenological state of the crops enabled the estimation of economic losses associated with the potential reduction in yield of typical local crops.
The integration of this economic dimension provides a more complete view of the impact, quantifying the direct consequences of the event on agricultural productivity and serving as a basis for future response and compensation strategies.
Este trabajo presenta una metodología integral para analizar el impacto de un evento meteorológico extremo denominado Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) sobre las superficies agrícolas del municipio de Catarroja (Valencia) y que se produjo en octubre de 2024, utilizando herramientas de teledetección y análisis geoespacial. Se han empleado imágenes ópticas (Sentinel-2) y radar (Sentinel-1) y técnicas de análisis multitemporal para detectar zonas inundadas, depósitos de barro y pérdidas de vegetación. A partir de la información ráster generada, se ha identificado las fuentes de impacto derivadas de las distintas huellas calculadas, permitiendo cuantificar la superficie afectada.
Finalmente, se ha desarrollado un modelo de estimación económica basado en el cruce de las zonas dañadas con el uso del suelo (SIGPAC) y precios unitarios de referencia. El estudio del estado fenológico de los cultivos ha permitido estimar las pérdidas económicas asociadas a la posible pérdida de producción en cultivos típicos del municipio.
La integración de esta dimensión económica permite ofrecer una visión más completa del impacto, cuantificando las consecuencias directas del evento sobre la productividad agrícola y sirviendo como base para futuras estrategias de respuesta y compensación.
ABSTRACT
This study presents a comprehensive methodology for analyzing the impact of an extreme weather event known as a Cut-Off Low (DANA) on the agricultural areas of the municipality of Catarroja (Valencia), which occurred in October 2024, using remote sensing tools and geospatial analysis. Optical (Sentinel-2) and radar (Sentinel-1) imagery, along with multitemporal analysis techniques, were employed to detect flooded areas, mud deposits, and vegetation loss. Based on the generated raster data, sources of impact derived from the different identified footprints were mapped, allowing the quantification of the affected surface area.
Finally, an economic estimation model was developed by intersecting the damaged areas with land use data (SIGPAC) and reference unit prices. The assessment of the phenological state of the crops enabled the estimation of economic losses associated with the potential reduction in yield of typical local crops.
The integration of this economic dimension provides a more complete view of the impact, quantifying the direct consequences of the event on agricultural productivity and serving as a basis for future response and compensation strategies. Read More
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