Detection of water quality parameters in Lake Vichuquén and Laguna Torca, with satellite images Landsat 8, sensor OLI, the year 2016.

Briceño, Idania; Ramos, Santiago; Pérez, Waldo; Sanmiguel, Diego

Keywords: Calidad de Agua, Modelos empíricos, Máquina de vectores de soporte (SVM).

Abstract

El deterioro del estado ecológico de las aguas continentales (embalses y lagos) ha sido un problema creciente en los últimos años, numerosos factores naturales y humanos contribuyen al incremento de los indicadores de calidad de agua, produciendo la eutrofización de estos. Para que el fenómeno de eutrofización tenga lugar, es necesario que se produzca una combinación de factores biológicos, químicos y físicos, en los que destacan la luz, la temperatura, los nutrientes y una estabilidad horizontal y vertical de la columna de agua. En particular, los principales detonantes de aumento en los valores de los indicadores de calidad de agua en el Lago Vichuquén y Laguna Torca se han determinado mediante mediciones in situ y análisis de laboratorio, los resultados de estas mediciones han mostrado un aumento significativo de los valores de calidad del agua y un aumento en su estado trófico. Si bien, este tipo de estudios puntuales es aceptado, no permiten a los investigadores conocer la distribución espacial de los indicadores estudiados, a menudo se argumenta la caracterización de la variación espacial del estado trófico dentro de un extenso cuerpo de agua mediante el uso de un número limitado de datos de campo, por ello, surgió la necesidad de usar la teledetección como herramienta complementaria, para estudiar la distribución espacial y la dinámica de los parámetros Clorofila-a y Transparencia en el Lago Vichuquén y Laguna Torca, mediante la utilización de dos imágenes satelitales del sensor OLI de Landsat en temporadas de verano y otoño. Los resultados que se muestran en este trabajo aportan un conocimiento importante con respecto al uso de la teledetección en la determinación de los parámetros estudiados. Además se demuestra la utilidad de los algoritmos de aprendizaje SVM en la estimación de la calidad del agua en su distribución espacial cuando se tiene datos de sensores remotos, con mejor rendimiento hasta de un 60% de los muestreos sistemáticos in situ y de los modelos de regresión lineal determinados para estos cuerpos de agua, que requieren de un mínimo de muestras de al menos 32 puntos en el Lago Vichuquén y 20 en la laguna Torca para dar mejores resultados.

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Fecha de publicación: 2018
Año de Inicio/Término: http://southamericawaterfromspaceconference.com/