Evaluación integral del estado trófico y calidad del agua del Lago Llanquihue a través de análisis multitemporal de imágenes satelitales.
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Date
2025
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Publisher
Universidad de Concepción
Abstract
Evaluar el estado trófico de los cuerpos de agua es fundamental para comprender la salud de los ecosistemas acuáticos. Sin embargo, los métodos tradicionales de monitoreo requieren un esfuerzo considerable, tanto en tiempo como en recursos, debido a la necesidad de muestreos sistemáticos y frecuentes. Ante la escasez de información continua y accesible, se ha propuesto el uso de modelos de recuperación espectral, basados en regresiones o correlaciones, como alternativa para estimar parámetros clave como la clorofila-a (Chl-a). El uso de imágenes satelitales ha cobrado relevancia en este contexto, gracias a su alta resolución espacial y temporal, que permite analizar las dinámicas espacio-temporales de los parámetros de calidad del agua. Diversos estudios han desarrollado modelos espectrales a partir de bandas individuales, combinaciones de bandas e índices espectrales derivados de imágenes satelitales, correlacionándolos con mediciones in situ de parámetros bio-ópticos.
El lago Llanquihue, un ecosistema lacustre de gran relevancia ecológica y económica en el sur de Chile, presenta alta vulnerabilidad a procesos de eutrofización debido a su extensión, la actividad turística circundante, la influencia de los volcanes Osorno y Calbuco, y la presencia de un único desagüe natural. En este contexto, se propone el uso de imágenes Sentinel-2 y Sentinel-3 para desarrollar modelos espectrales que permitan estimar la concentración de Chl-a en el lago, promoviendo así un monitoreo continuo de su estado trófico.
Se generaron dos campañas de muestro, en enero y marzo del 2024 y se descargaron imágenes Sentinel-2A, Sentinel-2B, Sentinel-3A y Sentinel 3B asociadas a cada campaña. Previo a la elaboración de los modelos, se realizó una corrección atmosférica en cada imagen para eliminar la influencia de la atmósfera en los valores de reflectancia. Para esto, se ejecutaron y compararon tres modelos de corrección atmosférica: Sen2Cor, iCor y Acolite, con el objetivo de identificar el que maximiza la eficiencia de las estimaciones en el lago en estudio.
A continuación, se calculó el coeficiente de determinación (R2) entre múltiples ecuaciones de bandas con las concentraciones de Chl-a en cada uno de los puntos de muestro y se identificó la corrección atmosférica y el producto satelital que alcanzaban los coeficientes más elevados. Posteriormente, se definió un periodo de calibración como el 70% de los puntos de muestreo resultantes después del proceso de corrección atmosférica seleccionando las diez ecuaciones de bandas que presentaron los coeficientes de determinación más altos. El periodo de validación se definió como el 30% de los puntos restantes.
El análisis reveló que las imágenes Sentinel-3A corregidas con Acolite presentaron las correlaciones más altas con las concentraciones de Chl-a. Se compararon dos tipos de modelos: uno utilizando los valores de Chl-a (modelo Chl) y otro utilizando su transformación logarítmica (modelo LnChl). Los resultados indicaron que el modelo Chl tuvo un mejor desempeño, con un menor RMSE (0,12 vs. 0,23) y un PBIAS más reducido (-13% vs. -47%).
Con base en el modelo de mejor desempeño, se generaron mapas estacionales de concentración de Chl-a para otoño, invierno y primavera de 2016 y 2024, y para verano de 2017 y 2025. Como era de esperarse, se observaron concentraciones más altas en verano. Sin embargo, se registró un pico excepcional en otoño de 2016, probablemente debido a una disminución en las precipitaciones y en el nivel del agua.
Description
Tesis presentada para optar al grado de Magíster en Ciencias Forestales.
Keywords
Calidad del agua, Eutrofización, Lagos, Imágenes de percepción remota