CIAF | Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica del IGAC UN-SPIDER Regional Support Office in Colombia 1 Desarrollo de un modelo de corrección de imágenes de satélite para inundaciones: (CAIN - Corrección Atmosférica e Índices de Inundación) Alexander Ariza 1 , Sergi Garcia J. 2 ,Sergio Rojas B. 3 , Mauricio Ramírez D. 4 1 Departamento de Geografía. Universidad de Alcalá, Madrid., España 2-4 Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica del IGAC, Bogotá D.C., Colombia aax21161@alu.uah.es, sergio. rojas@igac.gov.co, hmramirez@igac.gov.co Resumen El siguiente articulo describe el prototipo de un modelo automático de corrección de imágenes de satélite para la extracción automática de cuerpos de agua, denominado: “CAIN” (Corrección Atmosférica e Índices de inundación), desarrollado bajo plataforma de procesamiento del Software PCI Geomatica 2013 en el marco de la asistencia técnica prestada a la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (CORPOICA) y que a su vez se hace parte de la iniciativa de la red UN-SPIDER 1 para el manejo de la información espacial para la gestión y respuestas a desastres y emergencias. El modelo CAIN permite automatizar procesos tales como la conversión de niveles digitales (NDs) a unidades absolutas de radiancia espectral (Lsat) y reflectancia real de superficie (REF). Proporcionando una base para la comparación estandarizada de datos tanto en una escena como entre imágenes adquiridas de diferentes fechas y sensores, con el fin de determinar mediante técnicas de teledetección los niveles y áreas inundadas analizadas a través de índices radiométricos de vegetación y agua. Este trabajo se confirma como una gran herramienta en el análisis y comparación de cuerpos de agua, a la vez que permite la elaboración de mapas de cambio para determinar las áreas afectadas por inundaciones, aportando con ello una valiosa información a los gestores para la caracterización y conocimiento del estado actual de los efectos de cambio climático. Palabras clave: Sensores Remotos, Corrección Atmosférica, inundaciones, Índices Radiométricos, detección de cambios. 1 http://www.un-spider.org/ Abstract This paper describes the prototype of an automatic correction model of satellite images for automatic extraction of water areas, referred to as: "CAIN" (Atmospheric Correction and Indexes flood) processing platform developed under the PCI Geomatica Software 2013 the framework of the technical assistance to the Colombian Corporation of Agricultural Research (CORPOICA) which in turn is part of the initiative of the UN- SPIDER network for the management of spatial information management and responses to disasters and emergencies. The CAIN model to automate processes such as the conversion of digital numbers (DNs) to absolute units of spectral radiance (Lsat) and actual surface reflectance (REF). Providing a basis for comparison of standardized data in a scene both as images acquired from different dates and sensors in order to determine using remote sensing technology levels and flooded areas analyzed by radiometric indices of vegetation and water. This work is confirmed as a great tool in the analysis and comparison of water bodies, while allowing mapping change to determine the areas affected by floods, thus providing valuable information for managers to characterize and current state of knowledge of the effects of climate change. Key Words: Remote Sensing, Atmospheric Correction, floods, Spectral Index, change detection. 1. Introducción Debido a las crecientes aplicaciones tecnológicas en el campo de las ciencias de la tierra y las actuales preocupaciones sobre el cambio global (inundaciones, deforestaciones, incendios, entre otros), han llevado a