The Application of Differential Synthetic Aperture Radar Interferometry Dataset for Validation, Characterization and Flood Risk Analysis in Land Subsidence-Affected Areas

Esta tesis doctoral interdisciplinaria aborda la subsidencia del terreno en diferentes y diversos casos de estudio en todo el mundo, empleando técnicas y metodologías avanzadas para medir su magnitud y explorar exhaustivamente sus causas e implicaciones. Al investigar áreas como el área metropolitana de San Luis Potosí, la subcuenca de Alasehir-Sarigöl (ASSB) en Turquía y el Valle del Alto Guadalentín en España, la investigación reveló ideas críticas sobre la dinámica compleja de los fenómenos de subsidencia. Utilizando técnicas avanzadas de teledetección como la Interferometría de Radar de Apertura Sintética Persistente (PSI) y la Técnica de Píxeles Coherentes (CPT), el estudio evaluó las tasas de subsidencia y las correlacionó con factores como trazas de fallas activas, extracción de aguas subterráneas y espesor del suelo blando. Se desarrollaron y propusieron metodologías de validación a la comunidad científica en la primera etapa, integrando puntos de referencia del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), mejorando la fiabilidad de las mediciones de Interferometría Diferencial de Radar de Apertura Sintética (DInSAR), asegurando así una base sólida para análisis posteriores. La investigación tiene como objetivo contribuir a la comprensión de la subsidencia del terreno y crear un marco de apoyo en la toma de decisiones para mitigar el fenómeno, abordando objetivos de investigación específicos dentro de cada línea de investigación identificada.
La línea de investigación 1 incluye «DInSAR para monitoreo de la subsidencia del suelo en acuíferos sobreexplotados». En el área metropolitana de San Luis Potosí (México), la aplicación de la técnica CPT reveló que existe una correlación entre la subsidencia y las trazas de las fallas activas, así mismo como con la extracción de aguas subterráneas. Específicamente, algunas áreas del municipio de Soledad de Graciano Sánchez mostraron valores de subsidencia que oscilan entre -1.5 y -3.5 cm/año, mientras que, en San Luis Potosí, los valores van desde -1.8 hasta -4.2 cm/año. La validación de los resultados de CPT frente a cinco puntos de referencia del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) estableció una correlación sólida de 0.986, subrayando la fiabilidad de las deformaciones derivadas de DInSAR. Además, en regiones como la subcuenca de Alasehir-Sarigöl (Turquía), donde el estrés hídrico se ve aumentado debido al riego agrícola intensivo, el estudio explora el impacto de la actividad tectónica y la extracción de aguas subterráneas en la subsidencia del terreno. Utilizando el algoritmo P-SBAS, se analizaron 98 imágenes SAR de Sentinel-1 en órbitas ascendentes y 123 en órbitas descendentes, cubriendo el período de 2016 a 2020. Se aplicó Análisis de Componentes Independientes para separar los hundimientos a largo plazo de variaciones estacionales en los datos de series temporales de DInSAR. Se identificaron tasas de hundimiento de hasta -6.40 cm/año, por lo tanto, el algoritmo P-SBAS propuesto facilitó el monitoreo del desplazamiento, revelando correlaciones directas entre el desplazamiento de DInSAR y factores críticos como la compactación de la capa de acuitardo. Estos hallazgos contribuyen con valiosas aportaciones sobre las interacciones dinámicas que dan forma a los acuíferos sobreexplotados.
La línea de investigación 2, fue desarrollada en paralelo con la línea 1, y consiste en la «Validación de datos de DInSAR aplicados a áreas de subsidencia del terreno». Abordando la necesidad de metodologías de validación al momento de evaluar la subsidencia, a través de un enfoque sistemático que introduce análisis estadísticos y esquemas de clasificación. Esta metodología está diseñada para validar y refinar datos de DInSAR, mejorando la fiabilidad de las mediciones de la subsidencia. Al normalizar los parámetros de Error Cuadrático Medio (RMSE) con el rango y el promedio de los valores de deformación in situ, combinado con el coeficiente de correlación de Pearson al cuadrado (R²), se establece un esquema de clasificación. Este esquema facilita la aceptación/rechazo de los datos de DInSAR para análisis posteriores mediante la aplicación de análisis automático, el cual está soportado por un código de Matlab, que asegura una estimación más precisa de los fenómenos de subsidencia del terreno.
La línea de investigación 3 incluye la aplicación y/o explotación de datos de DInSAR para evaluar el potencial de inundaciones y determinar parámetros característicos de sistemas acuíferos. El primer caso en donde se aplican los datos DInSAR es en el «Impacto de la subsidencia del suelo en los patrones de inundación». El área de estudio corresponde al valle del Alto Guadalentín, una región que experimenta inundaciones repentinas extremas junto con subsidencia del suelo de gran magnitud, integra modelos de eventos de inundaciones, técnicas DInSAR diferencial y modelos de flujo hidráulico 2D. A través de imágenes satelitales de Radar de Apertura Sintética (SAR) y DInSAR, se cuantificó la magnitud y distribución espacial de la subsidencia del terreno. Los resultados demostraron cambios significativos en la elevación de la superficie del agua entre los dos escenarios temporales de 1992 y 2016, lo que lleva a un aumento de 2.04 km² en áreas con profundidades de agua que exceden los 0.7 m. Estos resultados, incorporados en un mapa de riesgo de inundaciones y una evaluación económica del riesgo de inundaciones, subrayan el papel fundamental de la subsidencia del suelo en la determinación del riesgo de inundación y sus implicaciones socioeconómicas. La investigación ofrece un marco valioso para mejorar la modelización de inundaciones al considerar la dinámica intrincada de la subsidencia del terreno. La segunda aplicación de datos de DInSAR consiste en el «Cálculo automático de coeficientes de almacenamiento en sistemas acuíferos». En respuesta a la necesidad de automatizar el análisis de datos para coeficientes de almacenamiento específicos en sistemas acuíferos, se desarrolló una aplicación MATLAB. Esta aplicación simplifica la correlación entre los niveles piezométricos y la deformación del suelo, reduciendo significativamente el tiempo de análisis y mitigando posibles errores de interpretación humana. La aplicación desarrollada integra series temporales de niveles de agua subterránea de pozos de observación y datos de deformación del suelo medidos por técnicas in situ o de teledetección (por ejemplo, DInSAR). A través de la construcción automática de curvas de esfuerzo-deformación, la aplicación contribuye a la estimación de los coeficientes de almacenamiento, ofreciendo una herramienta valiosa para evaluar los comportamientos de los sistemas acuíferos.
Esta investigación integral, guiada por las complejidades de estas tres de investigación, ofrece ideas detalladas y avances metodológicos. Al integrar conjuntos de datos diversos y emplear técnicas avanzadas, esta tesis doctoral ofrece una comprensión multidimensional de la dinámica de la subsidencia del terreno y proporciona una base sólida para la gestión sostenible de las aguas subterráneas a nivel mundial.

Esta última sección tiene como objetivo recopilar y resumir todas las conclusiones de las cinco contribuciones JCR que constituyen el núcleo de la presente tesis doctoral.

• Tema de investigación 1: DInSAR para el monitoreo de la subsidencia del suelo en acuíferos sobreexplotados.

La primera parte de esta tesis doctoral detalla el análisis exhaustivo de la subsidencia del suelo en dos regiones distintas, el Valle de San Luis Potosí (SLPV) y la subcuenca Alaşehir-Sarıgöl (ASSB) de la Cuenca del Río Gediz (GRB). Aplicando técnicas avanzadas de DInSAR, como el procesamiento CPT y P-SBAS a imágenes SAR Sentinel-1, la investigación proporciona valiosas perspectivas sobre la dinámica compleja de la subsidencia.
El análisis de la subsidencia del suelo en el Valle de San Luis Potosí (SLPV) se realizó utilizando la Técnica de Píxel Coherente (CPT) en un conjunto de datos que comprende 112 imágenes Sentinel-1 desde 2014 hasta 2019. Los resultados de este método delimitaron patrones de deformación, especialmente notables hacia la región centro-este, dentro del municipio de Soledad de Graciano Sánchez, con tasas predominantemente en el rango de −1.5 a −3.5 cm/año. En la parte central norte del valle, se observaron tasas de subsidencia entre −1.8 y −4.2 cm/año, con una deformación máxima de línea de visión del satélite (LOS) estimada de hasta −15 cm/año en el área metropolitana. La validación de los resultados de CPT se logró mediante la comparación con cinco mediciones del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), lo que arrojó un alto coeficiente de correlación de 0.986, confirmando así la eficacia de esta técnica avanzada de DInSAR en la detección y monitoreo de asentamientos.
Este estudio establece una correlación directa entre las actividades de extracción de agua subterránea en el valle de San Luis Potosí y la disminución del nivel piezométrico de los sistemas acuíferos. La reducción consiguiente de la presión de poro amplifica el estrés efectivo aplicado por los sedimentos cuaternarios no consolidados, lo que lleva a un aumento de la consolidación en áreas con mayor acumulación de sedimentos. Como resultado, se producen asentamientos en la superficie del suelo, con efectos perjudiciales en las infraestructuras urbanas. El análisis subraya una relación positiva entre el espesor de los sedimentos cuaternarios acumulados y la magnitud de los asentamientos observados.
Además, en el valle de San Luis Potosí, se han identificado asentamientos pronunciados asociados con fallas subsuperficiales, causadas por la configuración tectónica del graben. Este fenómeno localizado se manifiesta abruptamente, provocando daños estructurales significativos en edificios e infraestructuras. Simultáneamente, se atribuye la subsidencia generalizada a la extracción de agua subterránea, lo que conduce a un proceso de subsidencia más lento, especialmente evidente en los sectores norte y noreste del valle de San Luis Potosí. Estas regiones corresponden a áreas caracterizadas por suelos blandos más gruesos y mayores declinaciones piezométricas. Se propone que el valle de San Luis Potosí exhibe un patrón de subsidencia gobernado estructuralmente, influenciado por fallas tectónicas enterradas que impactan el lecho rocoso subyacente. Las fallas dentro de la estructura de horst-graben han favorecido la formación de cuencas con espesores y composiciones de sedimentos variables. Además, la extracción de agua subterránea ha inducido la subsidencia relacionada con fallas, alineándose con la distribución de fallas estructurales enterradas.
En resumen, los resultados de este estudio subrayan la persistente e irreversible subsidencia del suelo dentro del sistema acuífero cuaternario del valle de San Luis Potosí, atribuida a la extracción excesiva de agua subterránea. Se ha validado la influencia significativa del espesor de los suelos blandos y la disminución del agua subterránea en la magnitud de la subsidencia. Además, se ha elucidado un control estructural sustancial sobre los patrones de subsidencia por fallas que afectan el lecho rocoso. Una futura integración de conocimientos derivados de esta investigación con modelos numéricos capacitará a las autoridades locales de gestión del agua para anticipar la subsidencia del suelo bajo diversos escenarios y diseñar estrategias de mitigación correspondientes.
Del mismo modo, en la subcuenca Alaşehir-Sarıgöl de la Cuenca del Río Gediz (GRB), Turquía, la aplicación del procesamiento P-SBAS a imágenes SAR Sentinel-1 que abarcan desde 2016 hasta 2020 ha revelado fenómenos significativos de subsidencia, principalmente concentrados en sectores agrícolas y urbanos. El análisis de los resultados de Interferometría SAR (DInSAR) ha delimitado una correlación directa entre las tasas de subsidencia y el espesor de las capas de suelo blando, donde las regiones con un mayor espesor de suelo blando exhiben tasas más altas de subsidencia. Además, se ha observado una asociación discernible entre la disminución piezométrica y los eventos de subsidencia, especialmente en áreas caracterizadas por una disminución sustancial del agua subterránea que coincide con capas gruesas de suelo blando.
La utilización del Análisis de Componentes Independientes (ICA) en conjuntos de datos de DInSAR ha facilitado la identificación de tendencias distintas de deformación espacio-temporal incrustadas dentro de los dos primeros componentes. El Componente 1 (IC1) significa deformación a largo plazo y cuasi lineal atribuida a la compactación del acuitardo, mientras que el Componente 2 (IC2) representa deformaciones a largo plazo acompañadas de fluctuaciones estacionales atribuidas a variaciones en el nivel del agua. En conjunto, estos dos componentes principales representan aproximadamente el 98 % de la varianza en los patrones de deformación.
Los resultados subrayan una mayor compactación de los sedimentos de la cuenca como resultado de la extensa extracción de agua subterránea y la subsiguiente disminución piezométrica, predominantemente influenciada por la configuración estructural del graben. Específicamente, las tasas de compactación diferencial a lo largo de las líneas de falla en el perímetro sur de la cuenca han inducido fisuras en la tierra, ejemplificadas en la ciudad de Sarıgöl, contribuyendo a daños estructurales significativos en áreas urbanas.
Como conclusión general de la investigación del tema, los resultados enfatizan la compactación intensificada de los rellenos de la cuenca en ambas áreas de estudio debido a la extracción de agua subterránea inducida por las actividades de naturaleza antrópica, con implicaciones estructurales. Los encargados de la toma de decisiones en todo el mundo pueden aprovechar estos conocimientos factibles para una gestión efectiva del agua subterránea, la planificación del uso del suelo y la resiliencia de la infraestructura. La integración de estos resultados en la modelización de la subsidencia permite a las autoridades predecir y mitigar escenarios futuros, ofreciendo una herramienta crucial para la gestión sostenible de los recursos. Esta investigación tiene relevancia global, ofreciendo un molde para regiones que enfrentan desafíos similares, y la integración de sus resultados en modelos predictivos puede contribuir significativamente a la toma de decisiones informadas frente a la creciente disminución del agua subterránea y la subsidencia del suelo.

• Tema de investigación 2: Validación de datos DInSAR aplicados en áreas de subsidencia del suelo.

En la segunda parte de la tesis, este tema de investigación presenta una metodología de validación personalizada para evaluar datos de monitoreo de subsidencia del suelo derivados de observaciones diferenciales de radar de apertura sintética (DInSAR), específicamente aplicable a regiones que experimentan subsidencia del suelo sin deformaciones horizontales significativas. La metodología propuesta está embebida dentro de una herramienta basada en MATLAB llamada ValInSAR, diseñada para automatizar el proceso de validación y establecer un protocolo estandarizado para evaluar la confiabilidad de los datos de DInSAR. Además, presentamos un criterio para aceptar o rechazar conjuntos de datos de DInSAR para un análisis adicional basado en métricas estadísticas calculadas por la herramienta ValInSAR.
A través de la utilización de una plantilla de Excel para la organización de datos (accesible en los materiales suplementarios), ValInSAR facilita la rápida computación de gráficos de correlación de velocidad, gráficos de validación de series temporales y la generación de diversas métricas estadísticas relacionadas con series temporales de velocidad y desplazamiento. La eficacia del código ha sido validada en tres regiones distintas afectadas por la subsidencia del suelo: el acuífero Alto Guadalentín, la ciudad de Murcia y el valle de San Luis Potosí. Cada sitio fue monitoreado utilizando diversos sensores de Radar de Apertura Sintética (SAR) (por ejemplo, ENVISAT, CSK y Sentinel-1), con conjuntos de datos correspondientes disponibles in situ para facilitar la validación.
Es importante destacar que, si bien la metodología de validación propuesta es adecuada para áreas que experimentan subsidencia del suelo sin deformaciones horizontales, la naturaleza de código abierto del código permite la personalización para adaptarse a diferentes requisitos de los usuarios, incluida la incorporación de cálculos de desplazamiento horizontal para investigaciones más completas. Todas las observaciones de DInSAR se proyectan verticalmente para permitir la comparación con técnicas in situ, particularmente en regiones donde predomina la deformación vertical.
Durante el preprocesamiento, surgen varias consideraciones clave. En primer lugar, la selección de puntos de DInSAR para validación depende de la resolución del sensor SAR, lo que a menudo requiere el promedio de valores de Puntos Persistentes (PS) dentro de un área de amortiguación debido a la ausencia de un PS que coincida directamente con el punto in situ. En segundo lugar, el análisis de la desviación estándar (SD) sugiere que el tamaño óptimo del búfer carece de un valor absoluto y depende de la distribución espacial de la subsidencia del suelo. Por ejemplo, las áreas caracterizadas por patrones de subsidencia homogéneos pueden requerir tamaños de búfer más grandes, mientras que las regiones que exhiben subsidencia controlada estructuralmente favorecen búferes más pequeños para minimizar la dispersión alrededor del punto in situ.
ValInSAR proporciona una variedad de parámetros estadísticos, incluyendo Diferencia Media (MD), desviación estándar (SD) del error, coeficiente de correlación y Error Cuadrático Medio (RMSE), pertinentes para evaluar el rendimiento de DInSAR a través de diferentes sensores y técnicas in situ dentro de la misma área de estudio. Sin embargo, estas métricas pueden no facilitar comparaciones relativas entre resultados de DInSAR obtenidos en áreas de estudio dispares debido a su dependencia de la magnitud de la subsidencia. Para abordar esta limitación, proponemos un esquema de normalización para los parámetros RMSE, que produce las métricas de Error Cuadrático Medio Normalizado (NRMSE1) y Error Cuadrático Medio Normalizado 2 (NRMSE2), que, combinadas con el coeficiente R-cuadrado (R2), permiten un esquema de clasificación para evaluar la precisión de DInSAR. Este enfoque sistemático ayuda a discernir la confiabilidad de los datos de DInSAR en diversas áreas de estudio.

• Tema de investigación 3: Aplicaciones de datos DInSAR

Finalmente, ampliando sobre la aplicación de DInSAR, en la primera investigación, se construyeron modelos hidráulicos HEC-RAS bidimensionales (2D) para el valle de Alto Guadalentín (SE de España), representando escenarios topográficos correspondientes a 1992 y 2016. Estos escenarios se delinearon en base a datos acumulados de subsidencia del suelo adquiridos mediante observaciones DInSAR que abarcaron el período mencionado. Consideraciones destacables incluyeron la incorporación de características geomorfológicas para guiar el enfoque de modelado, lo que llevó a la preferencia por los modelos 2D sobre los unidimensionales (1D). Esta preferencia surge de la prevalencia de fenómenos de subsidencia del suelo en acuíferos detríticos dentro de terrenos planos, lo que hace que los modelos 1D sean inadecuados para ríos efímeros y escenarios de flujo de agua multidireccional característicos del valle de Alto Guadalentín durante eventos de inundación repentina.
El hallazgo principal de esta investigación subraya la importancia de tener en cuenta la dinámica de la subsidencia al evaluar el riesgo de inundación en regiones afectadas. Es importante destacar que la magnitud de este impacto depende tanto del contexto geológico del área de estudio como de la magnitud de la subsidencia del suelo. Ejemplificando esta interacción, el valle de Alto Guadalentín muestra una subsidencia del suelo acumulada de hasta 2.7 m en un período de 14 años, ejemplificando así la influencia acumulativa de la subsidencia en las cuencas interiores. Además, se destaca la posible amplificación de este impacto si la subsidencia del suelo comenzó simultáneamente con el inicio de la sobreexplotación desde la década de 1960.
Los fenómenos de subsidencia del suelo impulsan alteraciones morfológicas profundas dentro de las cuencas, lo que conduce a la creación de nuevas áreas propensas a inundaciones y afecta simultáneamente las características de las existentes. Es importante destacar que las alteraciones en la profundidad y la velocidad máxima del agua durante los eventos de inundación son consecuencias evidentes. Específicamente, este estudio revela una expansión del área afectada por inundaciones modeladas con un período de retorno de 100 años, que aumenta hasta 2.04 km2. Es crucial destacar que las áreas que experimentan profundidades de agua superiores a 0.7 m presenciaron un aumento del 15.21 % entre 1992 y 2016. Los análisis espaciales indican además una migración de las áreas de inundación hacia el noroeste, alineándose con la distribución espacial observada de la subsidencia del suelo.
Además, la velocidad emerge como un parámetro hidráulico significativamente impactado por el proceso de subsidencia del suelo. Las depresiones en la superficie del suelo resultantes de la subsidencia inducen cuellos de botella hidráulicos, disminuyendo las velocidades de flujo, exacerbando las ineficiencias de drenaje y prolongando las duraciones de inundación en áreas bajas. En regiones susceptibles a la subsidencia del suelo, tanto interiores como costeras, las capacidades de drenaje disminuidas aumentan la vulnerabilidad económica asociada con posibles eventos de inundación. A la luz de estos hallazgos, las estrategias de gestión del riesgo de inundación requieren una consideración integral de los riesgos inducidos por la subsidencia. Las estrategias y medidas protectoras deben diseñarse teniendo en cuenta la movilidad potencial de las áreas inundadas resultante de la disminución gradual de la superficie del suelo. Los mapas de riesgos derivado de este estudio proporcionan información valiosa para identificar áreas propensas a inundaciones y facilitar la evaluación de escenarios de inundación prospectivos en regiones afectadas por la subsidencia del suelo.
Finalmente, los hallazgos subrayan la utilidad de las técnicas DInSAR en la monitorización de fenómenos naturales-antrópicos complejos y su integración en marcos de estimación del riesgo de inundación. La utilización sinérgica de datos DInSAR junto con Modelos Digitales de Superficie (DSM) de alta resolución, mapas de cobertura terrestre e información catastral mejora la precisión y la eficacia de las iniciativas de gestión del riesgo de inundación.
El segundo estudio relacionado con la aplicación de datos DInSAR, introduce una metodología desarrollada para MATLAB cuyo objetivo es el análisis de curvas de esfuerzo-deformación en sistemas acuíferos afectados por la subsidencia del suelo. Como se destaca en este estudio, la dinámica de deformación exhibida por los sistemas acuíferos en respuesta a la evolución temporal de la carga piezométrica, influenciada por varios factores antropogénicos y/o naturales, representa un fenómeno profundamente intrincado. En consecuencia, el análisis de las relaciones esfuerzo-deformación requiere un escrutinio científico riguroso y objetividad. Sin embargo, la ausencia de una metodología objetiva caracterizada por criterios universalmente aplicables, independientes de factores subjetivos o interpretaciones del analista, sirvió como principal impulso para diseñar la metodología desarrollada aquí y su posterior integración en un marco de software de código abierto.
La metodología propuesta para investigar las curvas esfuerzo-deformación, implementada a través del software MATLAB, se aplica al estudio de acuíferos que exhiben tanto comportamiento elástico como elastoplástico. Los resultados de validación basados en diversos estudios de caso afirman la consistencia de los resultados, lo que hace que la metodología sea adaptable a través de varios tipos de comportamiento. Anclada en un protocolo gobernado por criterios y parámetros discernibles, esta metodología ofrece versatilidad para la adaptación a una cantidad considerable de estudios de caso y contextos geotécnicos, al tiempo que agiliza procesos, automatiza tareas y mitiga la subjetividad en los resultados. Es importante reconocer que la utilización competente de la aplicación y el control adecuado de los parámetros requieren una comprensión previa de la magnitud de la subsidencia pertinente al estudio de caso específico bajo investigación.
Este marco metodológico facilita la obtención automatizada de coeficientes de almacenamiento de acuíferos a partir de curvas esfuerzo-deformación, lo que respalda la implementación rápida y eficaz de medidas de gestión de recursos hídricos subterráneos. Además, los conocimientos derivados del uso de esta metodología y su implementación en forma computacional resultan invaluables para los gestores de recursos hídricos subterráneos, capacitándolos para promulgar medidas propicias para una gestión mejorada de los recursos hídricos subterráneos de manera caracterizada por la rapidez, la eficacia y la sostenibilidad en relación con los factores de tiempo y costo.

• Conclusiones finales y contribuciones de la tesis doctoral.

Como se destaca en los cinco artículos JCR que constituyen el núcleo de la presente tesis doctoral, la aplicación de técnicas avanzadas de DInSAR y análisis espaciales ofrece una plataforma eficiente y efectiva para el monitoreo, análisis e identificación de factores predisponentes de la subsidencia del suelo en regiones afectadas. Específicamente, la integración de datos DInSAR, modelos de superficie del terreno obtenidos con LiDAR y modelos hidráulicos en 2D permite una mejor comprensión de los mecanismos subyacentes y una evaluación más precisa del riesgo asociado.
Los resultados de esta investigación tienen importantes implicaciones para la gestión y mitigación de la subsidencia del suelo en regiones afectadas. La identificación y caracterización de factores predisponentes que desencadenan la subsidencia del suelo proporciona una base sólida para el desarrollo de estrategias de gestión y mitigación efectivas. Específicamente, la identificación de áreas con un alto riesgo de subsidencia del suelo permite la implementación de medidas preventivas y correctivas dirigidas para reducir el riesgo asociado y mitigar los impactos negativos en la infraestructura, el medio ambiente y la sociedad.
Además, los resultados de esta investigación contribuyen al avance del conocimiento en el campo de la subsidencia del suelo y proporcionan información valiosa para futuras investigaciones en áreas relacionadas. Específicamente, la aplicación de técnicas avanzadas de DInSAR y análisis espaciales ofrece nuevas perspectivas sobre los mecanismos subyacentes de la subsidencia del suelo y permite una mejor comprensión de los factores predisponentes que desencadenan este fenómeno. Además, la integración de datos DInSAR, modelos hidráulicos 2D y algoritmos para validación de DInSAR y automatización de coeficientes para la caracterización de acuíferos ofrece una metodología eficiente y efectiva para la identificación y caracterización de factores predisponentes de la subsidencia del suelo en regiones afectadas.
En conclusión, la presente tesis doctoral proporciona una contribución significativa al campo de la subsidencia del suelo y ofrece una base sólida para futuras investigaciones en áreas relacionadas. Los resultados de esta investigación tienen importantes implicaciones para la gestión y mitigación de la subsidencia del suelo en regiones afectadas, y proporcionan información valiosa para el desarrollo de estrategias de gestión y mitigación efectivas. Además, la aplicación de técnicas avanzadas de DInSAR y análisis espaciales ofrece nuevas perspectivas sobre los mecanismos subyacentes de la subsidencia del suelo y permite una mejor comprensión de los factores predisponentes que desencadenan este fenómeno.