Flood Mapping Caused by Hurricane Melissa in the Middle-Lower Section of the Cauto River Using Sentinel-1 SAR Imagery
Keywords:
floods, natural hazards, risk managementAbstract
This study aims to map floods and temporarily induced morphological changes caused by Hurricane Melissa through the processing of Sentinel-1 SAR imagery in a remote sensing and geographic information system environment. The analyzed area encompassed the municipalities of Río Cauto, Yara, Bayamo, and Cauto Cristo (Granma Province). Two Sentinel-1A images (pre-event and post-event) were processed using SNAP software. A false-color composite was generated, applying supervised (Random Forest) and unsupervised classifications, and flooded areas were delineated using a -15 dB threshold in the VV band. Final processing was carried out in QGIS. Results showed that surface waters increased from 34.474 km² (3.23%) before the hurricane to 107.333 km² (10.07%) after the event. Flooded areas specifically attributable to Melissa reached 72.859 km², equivalent to 6.84% of the study area. The main impacts were concentrated in abandoned meanders, paleo channels, and rice cultivation zones, while the city of Río Cauto and the surroundings of the Tasajera dam recorded minimal impacts. The results reveal that the integration of Sentinel-1 imagery with open-source tools (SNAP-QGIS) represents an efficient, accurate, and low-cost methodology for rapid flood assessment in tropical contexts.Downloads
References
Ab-Rahman, A.A., Abd-Mojib, N., Adhalysha-Ahli, N., Ab-Latip, A.S., & Mohd-Taib, A. (2023). The capability of SNAP software application to identify landslide using InSAR technique. Physics and Chemistry of the Earth, 131, 10347. https://doi.org/10.1016/j.pce.2023.103427
Blanco, A.R., &. Salvia, M.M. (2024). Cartografía comparada de inundaciones con imágenes SAR. Caso Río Santa Lucía. Boletín Geográfico, 46, 12-28. https://revele.uncoma.edu.ar/index.php/geografia/article/view/5375
Burrough, P.A., McDonnell, R.A., & Lloyd, C.D. (2015). Principles of geographical information systems (3rd ed.). Oxford University Press, Oxford. https://books.google.com.cu/books/about/Principles_of_Geographical_Information_S.html?id=kvoJCAAAQBAJ&redir_esc=y
Casella, A., Barrionuevo, N., Pezzola, A., & Winschel, C. (2018). Pre-procesamiento de imágenes satelitales del sensor Sentinel 2A y 2B con el software SNAP 6.0. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Buenos Aires. https://es.scribd.com/document/686309140/TutorialSNAP-preproc-ACasellaetal-2018
Center for Research on the Epidemiology of Disasters. (CRED). (2020). Disaster Year in Review 2019. Cred Crunch, (50). https://cred.be/sites/default/files/CC58.pdf
Cruz Torres, I., Pérez Rivas, G., & Hidalgo Mayo, A. (2025). Climatología de los ciclones tropicales en la provincia Holguín en el período 1851-2023. Revista Cubana de meteorología, 31(1). http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S2664-08802025000100010&script=sci_arttext
Conatti, C., Nicholas, K., Fedele, G., Delforge, D., Speybroeck. N., Moraga, P., Blatter, J., Below, R., & Zvoleff, A. (2024). Global hotspot of climate-related disasters. International Journal of Disaster Risk Reduction, 109. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.104488
Fragoso-Campón, L., & Quirós, E. (2019). Sentinel Toolbox Application (SNAP) aplicado a la clasificación supervisada de imágenes PNOA. Libro de actas del XVIII Congreso de la Asociación Española de Teledetección, 263-266. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7441143
Galbán Rodríguez, L., & Pérez Figueredo, A.S. (2026). Inundaciones y cambio climático: Un análisis actualizado. Revista Geográfica, (169), 101–125. https://doi.org/10.35424/regeo.169.2024.3646
Ibarra-Núñez, E., & Rodríguez, A.T. (2023). Identificación de potenciales afectaciones por instalaciones turísticas en drenajes de la cuenca hidrográfica del Río Cuale-Pitillal (zona costera de Puerto Vallarta, México). Agua y Territorio, (22), 199-214. https://doi.org/10.17561/at.22.6772
Konapala, G., Kumar, S.V., & Ahmad, S.K. (2021). Exploring Sentinel-1 and Sentinel-2 diversity for flood inundation mapping using deep learning. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 180, 163-173. https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU21/EGU21-10445.html
Ollero, A. (2025). Espacio para el río y para la inundación: adaptación y resiliencia. Cuadernos de Geografía, 114-115, 85-106. https://doi.org/10.7203/CGUV.114-15.31754
Pech-May, F., Álvarez-Cárdenas, O., & Ríos-Toledo, G. (2025). Flood Mapping through Sentinel-1, Sentinel-2 Imagery and U-NET Deep Learning Model. Computación y Sistemas, 9(1), 393–407. https://doi.org/10.13053/CyS-29-1-5539
Pérez Rodríguez, S., Porres García, M.A., & Fernández Lorenzo, J.M. (2024). Impacto de los ciclones tropicales en el distrito físico-geográfico La Habana-Matanzas. Período 2000-2020. Revista Cubana de Meteorología, 30(1), e07. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=701977979007
Ramón Puebla, A.M., Salinas, E., & Acevedo, P. (2011). La determinación de los conflictos de uso del territorio: cuenca Alta del Río Cauto. Cuba. Terra, 27(42), 47-71. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=72121706003.pdf
Ramos, L.E. (2025). Dos mil veinticuatro: año de tormentas y huracanes. Revista Cubana de Meteorología, 31(1), 1-3. https://cu-id.com/2377/v31n1e01
Ruiz-Siles, Y. (2025). Ciclones tropicales en el Atlántico Caribe. Un balance desde la historia climatológica. Revista de Historia, 91, 1-35. https://doi.org/10.15359/rh.91.7
Sánchez Hernández, J.V., Pech-May, F., Sánchez Jacinto, H.G., & Magaña-Govea, J. (2021). Mapeo de inundaciones utilizando imágenes satelitales SAR en Google Earth Engine. Research in Computing Science, 150(4), 83-95. https://www.rcs.cic.ipn.mx/2021_150_4/
Sánchez, Y.S., de Miguel Fernández, C., & Rochenel, S. (2013). Caracterización hidrogeológica del Valle del Cauto, Cuba. Minería y Geología, 29(2), 16-34. https://www.redalyc.org/pdf/2235/223528710002.pdf
Sandoval-Díaz, J., Muñoz, M.N., & Martínez, D.C. (2023). Revisión sistemática sobre la capacidad de adaptación y resiliencia comunitaria ante desastres socionaturales en América Latina y el Caribe. Revista de Estudios Latinoamericanos sobre Reducción del Riesgo de Desastres REDER, 7(2), 187-203. https://doi.org/10.55467/reder.v7i2.132
Santana Castro, A.G., Montilla Pacheco, A.J., & Jarre Castro, E.J. (2025). Geomática aplicada a la cartografía de desastres en el cantón Portoviejo, Manabí, Ecuador. Revista Científica Multidisciplinaria, 6(10), 144-152. https://doi.org/10.56124/ubm.v6i10.018
Sevillano Rodríguez, M.E., Bravo Peña, L.C., Alatorre Cejudo, L.C., & Salcedo Hurtado, E.J. (2020). Identificación de zonas de inundación a partir de imágenes (SAR) y de eventos históricos de inundación: caso de estudio Santiago de Cali, Colombia. Cuadernos Geográficos, 59(2), 308-329. https://doi.org/10.30827/cuadgeo.v59i2.9641
Suazo-Muñoz, C., Sandoval-Díaz, J., & Navarrete-Valladares, C. (2025). Participatory methodologies in community-based disaster risk management: a systematic review of experiences in Latin America. Perspectiva Geográfica, 30(2). https://doi.org/10.19053/uptc.01233769.18772
Tiampo, K.F., Huang, L., Simmons, C., Woods, C., & Glasscoe, M.T. (2022). Detection of flood extent using Sentinel-1A/B synthetic aperture radar: an application for Hurricane Harvey, Houston, TX. Remote Sensing, 14(9), 2261. https://doi.org/10.3390/rs14092261
Wohl, E., Fryirs, K., Grabowski, R.C., Morrison, R.R., & Sear, D. (2024). Enhancing the natural absorbing capacity of rivers to restore their resilience. BioScience, 74(11), 782-796. https://doi.org/10.1093/biosci/biae090
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