Monitoreo fisicoquímico del agua

Establecimiento de la grilla para muestreo de parámetros físico-químicos.

Monitorear estas variables con imágenes satelitales es un desafío importante debido a las características de algunos humedales (de pequeños tamaño, espacialmente complejos y temporalmente dinámicos) y por la necesidad de realizar correlaciones con datos empíricos capturados de manera coherente con la fecha y horario en que pasa el satélite (revisa aquí como consultar el calendario Landsat). Sin embargo, diversos estudios han demostrado la utilidad del uso de sensores remotos para el monitoreo de variables de calidad del agua, como la turbidez y concentración de clorofila, las que se correlacionan con las bandas del rango de la reflectancia roja y verde respectivamente (Hellweger et al., 2004), como también la temperatura superficial del agua la cual se puede asociar a la banda infrarroja térmica (Alcântara et al., 2010, Lamaro et al., 2013, Simon et al., 2014). Ademas, una vez encontrada la función de correlación adecuada entre la información satelital y los datos de campo, es posible dar continuidad periódica a estas variables de manera remota (cada 5 días aprox.) y reconstruir estimaciones de su comportamiento de los últimos 30 años. Esto permitiría realizar prospecciones de terreno con menor frecuencia o cuando sea necesario corroborar posibles anomalías.

Con el fin de sistematizar el muestreo de esta variables, es necesario generar una grilla ajustada espacialmente al pixel de 30 metros de una imagen Landsat la cual se distribuye homogéneamente en la laguna subdividiéndose en cuadrantes de borde y centro (cuadriculas de colo azul en el ejemplo Figura 1). Adicionalmente, las mediciones deben ser coordinadas con el paso del satélite Landsat en días despejados, dado que un día de desfase puede significar un cambio importante en las variables capturadas por el satélite.

Medidor multiparamétrico de variables fisicoquímicas del agua

Figura 1. Grilla para el muestreo aleatorio de variables fisicoquímicas, ejemplo en Laguna Arabilla.

Bibliografía

Alcântara, E.H., Stech, J.L., Lorenzzetti, J.A., Bonnet, M.P., Casamitjana, X., Assireu, A.T., Novo, E.M.L. de M., 2010. Remote sensing of water surface temperature and heat flux over a tropical hydroelectric reservoir. Remote Sens. Environ. 114, 2651–2665. doi:10.1016/j.rse.2010.06.002

Hellweger, F.L., Schlosser, P., Lall, U., Weissel, J.K., 2004. Use of satellite imagery for water quality studies in New York Harbor. Estuar. Coast. Shelf Sci. 61, 437–448. doi:10.1016/j.ecss.2004.06.019

Lamaro, A.A., Mariñelarena, A., Torrusio, S.E., Sala, S.E., 2013. Water surface temperature estimation from Landsat 7 ETM+ thermal infrared data using the generalized single-channel method: Case study of Embalse del Río Tercero (Córdoba, Argentina). Adv. Sp. Res. 51, 492–500. doi:10.1016/j.asr.2012.09.032

Simon, R.N., Tormos, T., Danis, P.A., 2014. Retrieving water surface temperature from archive LANDSAT thermal infrared data: Application of the mono-channel atmospheric correction algorithm over two freshwater reservoirs. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 30, 247–250. doi:10.1016/j.jag.2014.01.005