Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador
de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Doris Carmiña Ruiz Ramírez
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ciencias Agrarias, Escuela de posgrado
Bogotá, Colombia
2017
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador
de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Doris Carmiña Ruiz Ramírez
Tesis de investigación presentada como requisito parcial para optar al título de:
Magister en Geomática
Directora:
M.Sc. ELENA POSADA
Línea de Investigación:
Geoinformación para el uso sostenible de los recursos naturales
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ciencias Agrarias, Escuela de posgrado
Bogotá, Colombia
2017
Agradecimientos
A dos valiosas mujeres que sin ellas no me hubiera sostenido en pie para culminar esta
etapa de mi vida: Profesora Elena Posada funcionaria del IGAC y Profesora Carmen Rosa
Bonilla Correa de la Universidad Nacional de Colombia, por su apoyo incondicional en el
todo el proceso de la tesis.
Al Centro de Investigación y Extensión Rural – CIER de la Facultad de ciencias Agrarias
de la Universidad Nacional de Colombia, por el financiamiento para la toma y análisis de
las muestras de agua.
Al Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica – CIAF del IGAC en
especial a sus funcionarios Alexander Ariza, Mauricio Ramírez, Pedro Karin, Osman Roa,
Yesenia Vargas por su asesoramiento y acompañamiento en las mediciones realizadas en
el laboratorio de Espectroradimetría.
Resumen y Abstract I
Resumen
Monitorear sólidos suspendidos totales (SST) es importante para analizar problemas de
erosión y contaminación en aguas continentales. En este estudio, se explora el uso de
datos de imágenes satelitales multiespectrales Landsat 8 OLI para determinar sólidos
suspendidos totales en un cuerpo de agua lentico. Las imágenes fueron corregidas
radiométrica y atmosféricamente mediante el modelo de transferencia radiativa de
MODTRAN 4, posteriormente se llevó a cabo el enmascaramiento del agua y se
establecieron relaciones empíricas entre las concentraciones de SST y los datos de
reflectancia en una sola banda o la combinación matemática de bandas del visible e
infrarroja cercano. Los algoritmos fueron calibrados y validados por conjuntos de datos en
campo. La relación de las bandas GREEN/INR mostró fuerte y significativa relación
polinómica de orden tres con la concentración de SST (R2 Ajustado = 0,9643) en el
Embalse de Prado.
Palabras clave: Sólidos suspendidos totales, imágenes satelitales, Landsat 8 OLI.
II Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la
Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Abstract
Monitoring Total Suspended Solids (TSS) is important for analyzing problems of erosion
and pollution in inland waters. In this study, we explore the use of Landsat 8 OLI
multispectral satellite imagery data to determine total suspended solids in a lentic water
body. The images were radiometrically and atmospherically corrected using the
MODTRAN 4 radiative transfer model, the water masking was subsequently carried out
and empirical relationships were established between the SST concentrations and the
reflectance data in a single band or the mathematical combination of Visible and near
infrared bands. The algorithms were calibrated and validated by data sets in the field. The
ratio of the GREEN / INR bands showed strong and significant polynomial relation of order
three with the concentration of SST (R2 Adjusted = 0.9643) in the Prado Reservoir.
Keywords: Total suspended solids, Satellite imagery, Landsat 8 OLI.
Contenido III
Contenido
Pág.
Resumen ........................................................................................................................... I
Lista de figuras .............................................................................................................. IV
Lista de tablas ................................................................................................................ V
Introducción .................................................................................................................... 1
1. Detección de material óptico en el agua por medio de la percepción remota ..... 5 1.1 Sólidos Suspendidos Totales ........................................................................... 5 1.2 Uso de la percepción remota en la detección de SST en el agua. ................... 6 1.3 Calibración radiométrica .................................................................................. 8 1.4 Corrección Atmosférica .................................................................................... 8 1.5 Algoritmos para identificar SST por medio de imágenes satelitales ................. 9 1.6 Características de Landsat 8 ......................................................................... 12
2. Materiales y métodos ............................................................................................. 14 2.1 Área de estudio.............................................................................................. 15 2.2 Datos en Campo ............................................................................................ 16
2.2.1 Análisis de laboratorio ......................................................................... 16 2.2.2 Protocolo de medición en laboratorio de radiometría .......................... 17
2.3 Adquisición y pre-procesamiento de las imágenes satelitales ........................ 18 2.3.1 Selección y descarga de imágenes ..................................................... 18 2.3.2 Calibración radiométrica y Corrección Atmosférica ............................. 18
2.4 Algoritmo para Estimar Sólidos Suspendidos ................................................ 21
3. Resultados y análisis ............................................................................................. 22 3.1 Caracterización de la concentración de SST ................................................. 22 3.2 Características espectrales ............................................................................ 22 3.3 Evaluación de modelos para estimación de SST ........................................... 23
4. Conclusiones y recomendaciones ........................................................................ 27 4.1 Conclusiones ................................................................................................. 27 4.2 Recomendaciones ......................................................................................... 28
A. Anexo: Procedimiento Espectroradiometría en Laboratorio .............................. 29
Bibliografía .................................................................................................................... 31
Contenido IV
Lista de figuras
Pág.
Figura 1-1: Firma Espectral de diferentes elementos de la naturaleza. ............................ 7
Figura 2-1: Metodología de Estudio. .............................................................................. 14
Figura 2-2: Área de Estudio Embalse del Prado. ............................................................ 15
Figura 2-3: Monitoreo de agua en el embalse de Prado. ................................................ 16
Figura 2-4: Laboratorio de espectroradiometría. Cámara Negra .................................... 17
Figura 3-1: Firmas espectrales de la campaña en Septiembre N=20 y las captadas en
Octubre N=25. ................................................................................................................ 22
Figura 3-2: La relación de la respuesta espectral relativa del agua con bandas
espectrales de Landsat 8 OLI. ........................................................................................ 23
Figura 3-3: Estimación de SST sin ajuste de las características espectrales del agua del
Embalse del Prado. ......................................................................................................... 24
Figura 3-4: Estimación de SST en el Embalse de Prado. ............................................... 26
Contenido V
Lista de tablas
Pág.
Tabla 1-1: Algoritmos e imágenes satelitales usados para estimar sólidos suspendidos
en el agua. (n=número de muestreo).............................................................................. 10
Tabla 1-2: Algoritmos e imágenes satelitales usados para estimar sólidos suspendidos y
turbidez en el agua. ........................................................................................................ 11
Tabla 1-3: Características de las imágenes Landsat 8 ................................................... 12
Tabla 3-1: Relaciones Empíricas entre SST y Reflectancia. .......................................... 25
Introducción
El embalse de Prado, está siendo afectado por el aumento en la concentración de
nutrientes y materia orgánica, que está conduciendo a dicho cuerpo de agua a un estado
de eutrofización; identificándose como posibles causas, la proliferación de buchón de
agua, sedimentos por lavado y arrastre de materiales producto de los procesos erosivos
que se presentan especialmente en las orillas del embalse. Lo cual es preocupante ya que
el embalse de Prado es la reserva hídrica con mayor capacidad y disponibilidad en el
departamento del Tolima.
Por lo anterior, es importante monitorear sólidos suspendidos totales en el Embalse de
Prado, teniendo en cuenta que la calidad del agua se estudia por medio principalmente de
parámetros físicos químicos, siendo considerado el valor de los SST en el cálculo del índice
de calidad del agua en corrientes superficiales (IDEAM, 2014). Puesto que, los SST en
concentraciones considerables, disminuye la cantidad de luz que penetra en la columna
de agua, con lo que se suprime la actividad fotosintética del fitoplancton, las algas y las
macrófitas (Noe, Harvey, & Saiers, 2007). Además, es un indicador de problemas de
erosión en las cuencas hidrográficas (Jerry & R., 1986).
Por consiguiente, una de las necesidades identificadas por el Ministerio de Ambiente es
disponer de información con mayor cobertura, continuidad y resolución para hacer un
diagnóstico más focalizado en el tiempo y en el espacio, planteando para esto fortalecer
las redes de monitoreo de la calidad e integrar más información generada por otras
entidades (MAVDT, 2010). Los países como China, Brasil, Estados Unidos se han
concentrado en monitorear sólidos suspendidos totales en el agua por medio de imágenes
satelitales hiperespectrales MODIS1; las cuales se caracterizan por su alta resolución
1 En sus siglas en inglés: Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer.
2 Introducción
temporal (diaria), buena resolución espectral (0.405 - 14.385 µm), pero baja resolución
espacial (250m, 500m, y 1000m). Lo cual, no ha sido un inconveniente ya que sus áreas
de estudio son en plumas o penachos de descarga de ríos al océano y en lagos de grandes
dimensiones. A diferencia, de estudiar aguas interiores con áreas de cubrimiento medianas
a pequeñas, se hace necesario usar imágenes con alta resolución espacial para analizar
la dinámica espacial y la variabilidad de las propiedades ópticas del agua; existen estudios;
donde se han utilizado imágenes Landsat TM, Landsat MSS, SPOT e IKONOS con buenos
resultados en la estimación de SST en el agua. Aunque, pocas investigaciones se han
desarrollado en Colombia, entre éstas, el estudio para determinar concentraciones de SST
en la cuenca media del Río Bogotá mediante el uso de imágenes satelitales GeoEye
(Gómez, 2014). Por lo tanto, es urgente la necesidad de demostrar la capacidad de las
recientes imágenes satelitales multiespectrales para estimar la concentración de sólidos
suspendidos en las aguas continentales; siendo interesante evaluar las características
radiométricas, espaciales y espectrales de las imágenes satelitales de Landsat 8 OLI
(Zheng et al., 2016) (Li, Chen, Tian, Huang, & Feng, 2015). En cuanto a los algoritmos,
fueron desarrollados sobre la base de las relaciones estadísticas entre Las
concentraciones de SST y de un solo canal o de múltiples canales reflectancia en las
regiones verde-rojo-NIR podrían aplicarse de manera efectiva para recuperar la
concentración de SST a partir de imágenes satelitales.
Por lo argumentado anteriormente, es necesario desarrollar un método de estimación de
sólidos suspendidos totales por medio de imágenes satelitales multiespectrales con el fin
de visualizar espacial y temporalmente la variabilidad de este parámetro. Es de resaltar,
que los SST han sido monitoreado mediante técnicas convencionales de muestreos de
aguas y análisis en laboratorio, los cuales son métodos costosos en dinero y tiempo, con
dificultades para muestrear en áreas extensas; falta de representatividad de las muestras
debido a la dinámica de la masa de agua. Siendo importante complementar los muestreos
puntuales con las técnicas de percepción remota, que permiten no solo estimar la
concentración de sólidos suspendidos totales en el agua, sino también visualizar y modelar
su distribución; obteniendo así información con una mayor área de observación, mejor
representación y en menor tiempo; brindando información y elementos de juicios a
planeadores y tomadores de decisiones sobre el manejo integral de las fuentes hídricas.
Los objetivos específicos del estudio son los siguientes: a) Determinar las características
espectrales de los sólidos suspendidos totales en el agua mediante espectroradiometría
Introducción 3
en condiciones controladas de laboratorio. b) Evaluar la potencialidad de las imágenes
satelitales multiespectrales y algoritmos para la estimación de sólidos suspendidos en el
agua. c) Validar el método desarrollado a través de resultados en campo.
1. Detección de material óptico en el agua por medio de la percepción remota
1.1 Sólidos Suspendidos Totales
Los sólidos suspendidos totales (SST)2 incluyen al plancton, minerales de arcilla, arena,
limo, coloides agregados, materia orgánica e inorgánica finamente dividida y otros
microorganismos en el agua. Pueden originarse en fuentes alóctonas3 o autóctonas, de
levantamiento de tierra o resuspensión (Håkanson, 2004). Para la determinación de este
parámetro en laboratorio, los sólidos suspendidos totales son el residuo no filtrable de una
muestra de agua natural o residual industrial o doméstica, se define como la porción de
sólidos retenidos por un filtro de fibra de vidrio que posteriormente son secados a 103 -105
grados Celsius (ºC) hasta llegar a un peso constate (Orjuela L. C, 2013). Los SST se
asocian a la turbidez, color del agua, obedece también a la dinámica de los ríos, en cuanto
al tipo de material del cauce y el clima de la región (precipitación). Valores altos de SST
(>1000 mg L-1) afectan la entrada de luz, limitando el desarrollo de la vida acuática, así
como es posible que transporte sustancias tóxicas o nocivas cuando existe partículas
pequeñas (< 63 μm) (Kulkarni, 2011). En escenarios con menor intensidad de turbulencia,
como lagos, embalses, ciénagas, los sólidos suspendidos encuentran condiciones
propicias para la deposición y de esta manera el lecho de estas zonas son el depósito final
de los sólidos. Este depósito puede impedir la transferencia de oxígeno y resultar en la
muerte de los organismos enterrados bajo esta capa.
En el caso colombiano, los sólidos suspendidos totales se interpretan de acuerdo a las
2 También llamado total partículas en suspensión o materia suspendida en sus siglas en ingles (TSM y SPM) 3 Alóctonas: Que se origina en un lugar distinto al de su yacimiento primitivo y que ha sido transportado por
algún agente geológico.
6 Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
normas establecidas para vertimientos de residuos líquidos, ya que no se ha reglamentado
la valoración de la calidad de agua de las aguas continentales. Sin embargo, establecen
un valor límite de 150 mg/L de SST que al ser sobrepasado se consideraría un cuerpo de
agua contaminado (RAMIREZ & VIÑA, 1998). Pero según la clasificación por usos del agua
de la cuenca del río Bogotá que elaboró la Corporación Autónoma Regional de
Cundinamarca – CAR, estableció el valor máximo permisible de SST es de 20 mg/L para
embalses (CAR, 2006).
1.2 Uso de la percepción remota en la detección de SST en el agua.
La percepción remota se basa en la observación de la superficie terrestre mediante la
radiación electromagnética captada por el sensor, el cual, puede alojarse en una
plataforma satelital, aerotransportada o terrestre. El resultado es una imagen satelital, que
es una matriz numérica de datos que nos permite hacer operaciones matemáticas para la
estimación de variables de interés. Estas imágenes se someten a un análisis digital en el
que se analiza el comportamiento espectral de cada píxel en las distintas regiones del
espectro electromagnético en el que se ha registrado información. La base de la
percepción remota radica en que cada cuerpo presenta un patrón de energía
reflejada/emitida propio y diferente que lo distingue del resto de los materiales cuando
sobre él incide energía electromagnética (Chuvieco, 2009).
Los sensores pueden ser de tipo pasivo (imágenes ópticas) o activo (imágenes radar),
siendo la primera de interés para este estudio. Los pasivos miden la energía electro-
magnética reflejada por la superficie a partir del sol en el espectro visible, infrarrojo
cercano, medio y térmico. Por otra parte, los activos son capaces de emitir ondas en la
región del espectro de las microondas y recibir el scatter o señal que rebota en un objeto.
Por lo anterior, la percepción remota es aplicable a diferentes áreas del conocimiento y ha
tomado fuerza para lograr ser una ciencia que permite monitorear los fenómenos naturales
y el uso de los recursos naturales; permitiendo tomar decisiones desde una perspectiva
más amplia e involucrando más factores para llegar a la raíz del problema.
Los diferentes tipos de cobertura de la superficie de la Tierra tienen diferentes propiedades
de reflectancia. En otras palabras, cada componente de la superficie de la Tierra tiene una
Detección de material óptico en el agua por medio de la percepción remota 7
firma espectral. Por lo tanto, para caracterizar espectralmente los sólidos suspendidos
totales se debe tener en cuenta la reflectancia del componente agua. De acuerdo a la
literatura el agua refleja en el rango del visible (400 nm - 700 nm) pero su pico de
reflectancia se da en el rango del azul (400 nm - 500 nm), de igual manera el agua absorbe
en el rango del infrarrojo y a medida que aumenta la longitud de onda en el espectro
desciende rápidamente (Figura 1-1). Pero el agua en su mayoría de veces se encuentra
mezclada con otras sustancias, sólidos y materia orgánica; alterando su firma espectral.
Lo cual resalta la importancia de la espectroradiometría que permite conocer las
características fisicoquímicas del agua por medio de firmas espectrales.
Fuente: (Chuvieco, 1995).
A continuación, se describe algunas de las sustancias ópticamente activas en el agua. En
la comunidad científica se conocen estas propiedades como SIOPs, propiedades ópticas
inherentes específicas (del inglés Specific Inherent Optical Properties) (Ferral, 2013).
a. Coeficiente de Absorción (aCDOM): debido a la presencia de materia orgánica
coloreada o también llamada materia amarilla.
b. Coeficiente de absorción debido a la presencia de restos de flora y fauna acuática,
denominados en inglés tripton (aTR).
c. Coeficiente de absorción debido a la presencia de fitoplancton (a∅), el cual abarca
Figura 1-1: Firma Espectral de diferentes elementos de la naturaleza.
8 Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
clorofila a, ficocianina, carotenos entre otros.
d. Coeficiente de dispersión (bbp): causado principalmente por la materia en
suspensión o también denominado material particulado.
Los sólidos suspendidos también afectan las propiedades ópticas del agua. En la mayoría
de los casos, un aumento de los SST constituye un cambio en el color del agua hacia tonos
marrones. Esto se debe a la gran dispersión de las partículas en las regiones roja e
infrarroja del espectro electromagnético, y su gran absorción en la región azul. Actualmente
los SST es uno de los parámetros más exitosamente medidos por medio de la percepción
remota (Ekercin, 2007).
1.3 Calibración radiométrica
Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía
radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados llamados
Niveles Digitales (ND). La calibración radiométrica implica convertir los valores de ND de
la imagen a radiancia TOA (Top of Atmosphere) y luego a reflectancia.
Por consiguiente, la resolución radiométrica de un sensor es la capacidad para detectar
variaciones en la radiancia espectral que recibe (Chuvieco, 2009). Es decir, está
relacionada con el cambio de intensidad más pequeño que puede registrar el sensor, que
está condicionada por la relación entre señal y ruido del detector. El número de bits define
la resolución radiométrica de la imagen. Por lo tanto, el número de niveles discretos en que
se puede dividir una señal.
Por ejemplo:
8 bit = 28 = 256 ⇒ 0 - 255 (256 tonos de gris)
12 bit = 212 = 4096 ⇒ 0 - 4095 (4096 tonos de gris).
1.4 Corrección Atmosférica
Es conveniente que las imágenes además de calibradas, sean corregidas por la presencia
de atmósfera. La medida de esta señal por el sensor, que está en la superficie de la
Detección de material óptico en el agua por medio de la percepción remota 9
atmosfera (TOA), ha sufrido una perturbación por absorción y dispersión al atravesar la
atmosfera. Esta perturbación debe ser corregida y convertir la señal TOA en una señal de
reflectividad en superficie TOC. Este proceso se llama corrección atmosférica. A causa de
la anisotropía natural de la superficie terrestre, ya que remueve el efecto de los diferentes
ángulos cenitales provocados por diferencias entre tiempo de adquisición de los datos y
asumiendo una superficie Lambertiana bajo condiciones libre de nubes sin considerar
efectos atmosféricos.
1.5 Algoritmos para identificar SST por medio de imágenes satelitales
El uso de la percepción remota, ha conllevado el desarrollo de algoritmos que transformen
los datos obtenidos de las imágenes de satélite a valores de concentración del SST.
Usualmente, este proceso envuelve el establecimiento de relaciones empíricas entre los
datos derivados de las imágenes de satélite y los datos de campo (Rodríguez & Gilbes,
2009). Por otra parte, han intentado desarrollar algoritmos que puedan ser aplicados a
nuevos archivos de datos sin la necesidad de adquirir datos de campo simultáneamente.
Numerosos trabajos han demostrado que los datos de teledetección se puede utilizar para
recuperar la concentración SST en aguas costeras y continentales (Miller & McKee, 2004;
Nechad, Ruddick, & Park, 2010; Ouillon et al., 2008). Muchos modelos de SST son
basados en métodos empíricos, desarrollados sobre la base de las relaciones estadísticas
entre Las concentraciones de SST y de un solo canal o de múltiples canales de reflectancia
Por ejemplo, las bandas en las regiones verde-rojo-infrarrojo cercano han sido utilizadas
solas o combinaciones entre bandas que intentan enfatizar la variable de interés:
Diferencia simple, Cociente simple, Cociente normalizado. Con diferentes grados de éxito
en diferentes zonas del mundo. Sin embargo, la forma exacta de la relación entre SST y
reflectancia depende también de la mineralogía, color, propiedades de las partículas de
dispersión, tamaño de partícula e índices de refracción.
Entre los sensores que han sido usados para el estudio de sólidos suspendidos se
encuentran Landsat TM, Landsat MSS, SPOT, GeoEye e IKONOS. Es así como, existen
diferentes algoritmos que han sido adaptados para cada tipo de imagen como se describe
a continuación en las tablas 1-1, 1-2:
1
0
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Tabla 1-1: Algoritmos e imágenes satelitales usados para estimar sólidos suspendidos en el agua.
(n=número de muestreo).
Autor (s) and resolución
Bandas(nm)
Modelo R2 n
rango Localización
Jiang and Liu (2011) (MODIS 1000-m)
Rrs(470), Rrs(555)
𝑇𝑆𝑆 = 1365.5(𝑅𝑟𝑠(470) + 𝑅𝑟𝑠(555))2 − 369.08(𝑅𝑟𝑠(470)+ 𝑅𝑟𝑠(555)) + 27.216
0.81 27 0–40 Poyang Lake, China
Zhang et al. (2010a,b) MODIS 1000-m
Rrs(488), Rrs(555), Rrs(645)
𝑙𝑜𝑔10𝑇𝑆𝑆 = 0.6311 + 22.2158 (𝑅𝑟𝑠(555) + 𝑅𝑟𝑠 (645))
− 0.5239(𝑅𝑟𝑠(488)/𝑅𝑟𝑠(555))
0.87 81 0.68–27.2
Yellow and East China Seas
Wang et al. (2010b) MODIS1000-m
Rrs(859), Rrs(1240)
𝑙𝑛(𝑇𝑆𝑆) = 0.262(𝑅𝑟𝑠(859) − 𝑅𝑟𝑠(1240)) + 4.117 0.78 35 74–881 Lower Yangtze River, China
Villar et al., 2013 MODIS 250-m
Rrs(645), Rrs(859)
𝑇𝑆𝑆 = 1020 ∗ 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜2.94 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑅𝑟𝑠(859)/𝑅𝑟𝑠(645)
0.62 282
25–622 Maderia Rviver, Brazil
Ondrusek et al. (2012) MODIS 250-m
Lw(645) 𝑇𝑆𝑆 = 3.8813𝐿𝑤(645)3 − 13.822𝐿𝑤(645)2 19.61𝐿𝑤(645) 0.79 35 4.5–14.9
Chesapeake Bay, United States
Chen et al. (2011a) MODIS 250-m
Rrs(645) Rrs(859), Rrs(645)
𝑇𝑆𝑆 = 78.764𝑅𝑟𝑠(645)^3.6279 𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(859))/𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(645))
= − 0.1325 𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆)^2 + 0.7429𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆) + 0.6768
0.81 18 0–210 Apalachicola Bay, United States
Chen et al. (2011b) MODIS 250-m
Rrs(859), Rrs(645)
𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(859))/𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(645)) = 0.4339 𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆) + 0.8288
0.86 32 1.29–208
Apalachicola Bay, United States
Zhao et al. (2011) MODIS 250-m
Rrs(645) 𝑇𝑆𝑆 = 2.12 𝐸𝑥𝑝(45.92𝑅𝑟𝑠(645)) 0.8 25 0–87.8 Mobile Bay estuary, Alabama
Tarrant et al. (2010) MODIS 250-m
Rrs(859), Rrs(645)
𝑇𝑆𝑆 = 0.0213(𝑅𝑟𝑠(645) − 𝑅𝑟𝑠(859)) + 0.232 0.78 63 0.30–13.4
Roosevelt, Bartlett Pleasant Lake,United States
Wang et al. (2010b) MODIS 1000-m
Rrs(859), Rrs(1240)
𝑙𝑛(𝑇𝑆𝑆) = 0.262(𝑅𝑟𝑠(859) − 𝑅𝑟𝑠(1240)) + 4.117 0.82 105
74–881 Lower Yangtze River, China
Wang et al. (2010) MODIS 250-m
Rrs(859), Rrs(645) Rrs(859), Rrs(645)
𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆) = 1.5144 𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(859))/ 𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(645)) − 0.5755
𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆) = 0.1497 𝐸𝑥𝑝(1.5859) 𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(859))/𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(645)))
0.78 0.72 0.61
35 16 11
1–64 Apalachicola Bay, United States
Chen et al. (2009a,b) MODIS 250-m
Rrs(859), Rrs(645)
𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(859))/𝐿𝑜𝑔10(𝑅𝑟𝑠(645)) = − 0.1356 𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆)2 + 0.7402𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆) + 0.6836
0.85 25 1.29–208
Apalachicola Bay, United States
Jiang et al. (2009) MODIS 250-m
Rrs(859) 𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝑆𝑆) = 0.3568 𝐿𝑛(𝑅𝑟𝑠(859)) + 3.3431 0.81 56 0–170 Taihu Lake, China
Wu and Cui (2008) MODIS 250-m
Rrs(645) 𝑇𝑆𝑆 = 86, 236.23𝑅𝑟𝑠(645)3 − 15, 858.70𝑅𝑟𝑠(645)2 + 1005.29𝑅𝑟𝑠(645) − 15.67
0.92 42 0–142 Poyang Lake, China
Liu and Rossiter (2008) MODIS 250-m
Rrs(645) 𝑇𝑆𝑆 = 7167𝑅𝑟𝑠(645) − 42 0.91 25 15.6–518.8
Poyang Lake, China
Kutser et al. (2007) MODIS 250-m
Rrs(645) 𝑇𝑆𝑆 = 349.83𝑅𝑟𝑠(645) + 2.9663 0.86 11 2–8 Muuga and Sillamäe Port, Estonia
Liu et al. (2006) MODIS 250-m
Rrs(645), Rrs(859)
𝑙𝑛(𝑇𝑆𝑆) = 2.495(𝑅𝑟𝑠(645) − 𝑅𝑟𝑠(859))/ (𝑅𝑟𝑠(645) + 𝑅𝑟𝑠(859)) + 1.810
0.72 41 23.4–61.2
Middle Yangtze River, China
Sipelgas et al. (2006) Rrs(645) 𝑇𝑆𝑆 = 110.3𝑅𝑟𝑠(645) + 2 0.58 48 3–10 Pakri Bay, Finland
Hu et al. (2004) MODIS 250-m
Rrs(645), Rrs(859)
𝑇𝑆𝑆 = 0.00522 𝐸𝑥𝑝(1002(𝑅𝑟𝑠(645) − 𝑅𝑟𝑠(859))) 0.9 31 2–11 Tampa Bay, United States
Miller and McKee (2004) MODIS 250-m
Rrs(645) 𝑇𝑆𝑆 = − 1.91 + 1140.25𝑅𝑟𝑠(645) 0.89 52 0–60 Lake Pontchartrain, Mississippi
Fuente. (S. Chen et al., 2015)
Detección de material óptico en el agua por medio de la percepción remota 11
Tabla 1-2: Algoritmos e imágenes satelitales usados para estimar sólidos suspendidos y turbidez
en el agua.
Data products/bands Wavelengths Empirical relationship between suspended sediment (or turbidity) and reflectance
Max SSC (mg/L)
or Turbidity
(NTU)
Spearman's
ρ
Reference
Landsat TM 2 and 4 R1=520–600 R2=760–900
SPM = 29.022 ∗ 𝑒0.0335∗
𝑅2𝑅1
~2500 0.97 Doxaran et al., 2003
Sea WiFS R1=545–565 R2=845–885
SPM = 26.083 ∗ 𝑒0.0366∗
𝑅1𝑅2
~2500 0.96 Doxaran et al., 2003
SPOT XS3 and XS1 R1=510–590 R2=790–890
SPM = 18.895 ∗ 𝑒0.0322∗
𝑅2𝑅1
~2500 -0.96 Doxaran et al., 2003
SPOT XS3 and XS1 R1=510–590 R2=790–890
SPM = 27.424 ∗ 𝑒0.0279 ∗
𝑅2𝑅1
~2500 -0.96 Doxaran et al., 2003
Landsat MSS 5 and 6 R1=600–700 R2=700–800
ln(SSC) = −6.2 ∗𝑅1
𝑅2+ 1.4 ∗
𝑅1
𝑅2 2 + 10.8 1000 0.96 Topliss et al., 1990
MODIS 1 and 2 R1=620–670 R2=841–876
SPM = 12.996 ∗ 𝑒𝑅2𝑅1
/0.189
~2250 0.95 Doxaran et al., 2009
Landsat TM 1, 3, 4 R1=450–520 R2=630–690 R3=760–900
𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = 11.31 ∗ 𝑅1
𝑅2 – 2.03 ∗ 𝑅2 − 16.42 ~12 0.87 Song et al., 2011
Landsat TM 4 790–900 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = 16.1 ∗ 𝑅 − 12.7 ~5 0.76 Fraser, 1998
MODIS 2 841–876 𝑙𝑛(𝑆𝑆𝐶) = (43.233 ∗ 𝑅) + 1.396 2500 0.75 Wang et al., 2008
spectrometer Field 782 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = (1181 ∗ 𝑅2) + (4062 ∗ 𝑅) − 0.0 ~2.5 0.72 Holyer, 1978
spectrometer Field R1=652 R2=782
𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = (233.7 ∗ 𝑅2) – (1384 ∗ 𝑅2) + (1120 ∗ 𝑅) + 4853 ∗ 𝑅) – 5.08
50 0.67 Holyer, 1978
CASI Channel 11 755.5–780.8 (rounded to 755–781)
𝑆𝑆𝐶 = 529 ∗ 𝑅 2000 0.65 Wass et al., 1997
AHS Advanced Hyperspectral Sensor
R1=819–847 R2=989–1019
𝑙𝑛(𝑇𝑆𝑀) = 34.18 ∗ (𝑅1 − 𝑅2) + 3.16 336 0.60 Sterckx et al., 2007
Sea WiFS R1=660–680 R2=545–565
𝑆𝑃𝑀 = 17.783 ∗ 𝑅1
𝑅2 1.11
~20 0.47 D'Sa et al., 2007
IKONOS red 632–698 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = 0.078 ∗ 𝑅 − 8.7 ~1 0.44 Hellweger et al., 2007
Landsat TM 3 630–690 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = 10.0 ∗ 𝑅 − 24.8 ~5 0.43 Fraser, 1998
Landsat TM 1 450–520 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = 19.0 ∗ 𝑅 − 97.9 ~5 0.43 Fraser, 1998
Field spectrometer 652 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = (33.96 ∗ 𝑅2) + (5352 ∗ 𝑅) − 4.38 ~2.5 0.42 Holyer, 1978
MODIS 1 620–670 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = 1203.9 ∗ 𝑅1.087 ~1 0.43 Chen et al., 2007
Landsat TM 2 520–600 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = 6.4 ∗ 𝑅 − 28.0 ~5 0.39 Fraser, 1998
CMODIS R1=540–560 R2=660–680
𝑙𝑜𝑔10𝑆 = 0.892 + 6.2244 ∗ (𝑅1+𝑅2𝑅1
𝑅2⁄)
~1000 0.36 Han et al., 2006
Landsat TM 3 630–690 𝑆𝑆𝐶 = 69.39 ∗ 𝑅 − 201 1150 0.36 Islam et al., 2001
Landsat MSS 1 and 2 R1=500–600 R2=600–700
𝑙𝑛(𝑆𝑆𝐶) = −9.21 𝑅1
𝑅2 + 2.71 (
𝑅1
𝑅2 )2 + 8.45 ~150 0.34 Ritchie & Cooper,
1991
MOS/MESSR R1=510–590 R2=610–690
𝑙𝑛(𝑆𝑆𝐶) = −4.8 𝑅1
𝑅2 + 0.9 (
𝑅1
𝑅2)2 + 10.4 1000 0.33 Topliss et al., 1990
Landsat TM 3 630–690 𝑙𝑜𝑔10𝑆 = 0.334 + 0.098 ∗ 𝑅 30 0.32 Keiner & Yan, 1998
Landsat MSS 5 600–700 𝑅 = 0.16 + 0.03 ∗ 𝑙𝑛(𝑆) 0.32 Aranuvachapun & Walling, 1988
MODIS 1 620–670 𝑙𝑛(𝑆𝑆𝐶) = 50.171 ∗ 𝑅 − 1.523 ~2500 0.31 Wang et al., 2008
MODIS 1 620–670 𝑇𝑆𝑀 = −1.91 + 1140.25 ∗ 𝑅 60 0.31 Miller & McKee, 2004
MODIS 1 620–670 𝑅 = 7.5 ∗ 𝑙𝑜𝑔(𝑆𝑆𝐶) + 1.6 500 0.31 Chu et al., 2009
Landsat TM 2 and 3 R1=520–600 R2=630–690
TSM = 0.7581 ∗ 𝑒61.683 ∗ 𝑅1+𝑅2
2 50 0.30 Dekker et al., 2001
Landsat TM 1 and 3 R1=450–520 R2=630–690
TSS = 0.0167 ∗ 𝑒12.3∗
𝑅2𝑅1
35 −0.05 Lathrop et al., 1991
Landsat 8 OLI R1=660 𝑆𝑃𝑀 = −20.1 + 2.4 ∗ exp (63.2 ∗ 𝑅𝑟𝑠(660)) (Lian Feng, 2015)
Fuente. (Long & Pavelsky, 2013)
1
2
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
1.6 Características de Landsat 8
La plataforma Landsat 8 LDCM (Misión de Continuidad de la Información Landsat), puesto
en órbita en febrero de 2013 posee una órbita descendente, es decir tiene un movimiento
orbital de norte a sur sobre el lado iluminado de la superficie terrestre. Esta última
plataforma satelital orbita a una altitud de 705 kilómetros (438 millas); esta configuración
le permite completar una órbita aproximadamente de 98,9 minutos, 14 órbitas diarias, lo
que se traduce en una resolución temporal de 16 días (Ariza Alexander, 2013).
Landsat 8 lleva consigo dos instrumentos, el primero de ellos es el conocido por las siglas
OLI (Cámara Terrestre Operanacional), y posee tres nuevas bandas; la banda azul
profundo (0,433 -0,453µm), que está principalmente destinada a estudios costeros y
aerosoles, una banda infrarroja de onda corta (1,36-1,38 µm) para la detección de cirros,
y una tercera banda que evalúa la calidad de la información (Quality Assessment band). El
segundo instrumento es el TIRS (Sensor Térmico Infrarrojo), que proporciona dos bandas
térmicas. Para ambos instrumentos el proceso de escaneo es por línea (pushbroom), es
decir, se elimina el proceso mecánico de escáner de tipo whiskbroom (Tabla 1-3).
Una de las características más destacables de estos nuevos sensores es la mejor relación
señal – ruido (SNR) con un rango dinámico de 12 bits, lo cual se traduce en 4.096 posibles
niveles de grises en una imagen. Básicamente, la mejora del rendimiento de señal – ruido
permite, por ejemplo, el lograr una mejor diferencia y caracterizar el estado de la cubierta
vegetal. Los productos finalmente se distribuyen de manera gratuita en formato Geo Tiff
metadata compuestos por un paquete de 11 bandas que son reescaladas un rango
dinámico de 16 bits, que se traduce en una escala de 65.535 niveles de grises.
Tabla 1-3: Características de las imágenes Landsat 8
Características Landsat 8
Periodo operacional 2013 en funcionamiento
Resolución temporal 16 días
Detección de material óptico en el agua por medio de la percepción remota 13
Resolución radiométrica 12 bits
Información espectral Longitud de onda Resolución
B1:433-453 30 m
B2:450-515 30 m
B3:525-600 30 m
B4:630-680 30 m
B5:845-885 30 m
B6:1560-1660 30 m
B7:2100-2300 30 m
B8:500-680 15 m
B9:1360-1390 30 m
B10:10.06-11.02 100 m
B11:11.05-12.05 100 m
2. Materiales y métodos
A continuación se detalla la metodología a seguir para cumplir con el objetivo del estudio
(Figura 2-1).
Figura 2-1: Metodología de Estudio.
Materiales y métodos 15
2.1 Área de estudio
El Embalse de Prado (3°42`0”N - 3°52`0”N, 74°46`0”W - 73°54`0”W) se localiza en el
piedemonte de la cordillera oriental del valle del río Magdalena en el departamento del
Tolima, en los municipios de Purificación y Prado a una altitud de 361 m.s.n.m (Figura 2-
2). En 1973 el embalse entró en operación, el cual hace parte de la cuenca mayor rio
Prado, sus principales afluentes son el rio negro y cunday, sus efluentes Rio cuinde negro
y cuinde blanco. Cuenta con un área superficial de 1.254 Ha, Volumen útil de 500 Mm3,
volumen total de 1.010 Mm3. Pertenece a la jurisdicción de CORTOLIMA.
La principal actividad económica que se lleva en el embalse es la pesquería, se realizan
periódicamente repoblaciones con mojarra plateada, bocachico, cachama, y nicuro. A
través de los años se ha notado un cambio drástico en la composición de la fauna del
embalse y también una disminución en la producción pesquera. Presentado cambios en la
calidad del agua, tendiendo a la degradación, al presentar problemas de eutrofización
debido a la proliferación de buchón de agua.
Figura 2-2: Área de Estudio Embalse del Prado.
1
6
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
2.2 Datos en Campo
Dos campañas de campo se llevaron a cabo el 07 de septiembre y 22 de octubre de 2016
con el fin de recoger muestras simultáneas de agua a partir de una profundidad de 15 cm
y a una distancia de la orilla (0.5 a 1 metro) utilizando botellas de polietileno que fueron
conservadas a - 4 °C, para análisis en laboratorio para determinar SST y establecer las
características espectrales del agua del Embalse de Prado. En la primera campaña se
recogieron 20 muestras y en la segunda se tomaron 25 datos de calibración y 15 de
validación (Figura 2-3). La ubicación de cada punto de monitoreo se obtuvieron utilizando
un receptor de sistema de posicionamiento global.
2.2.1 Análisis de laboratorio
Figura 2-3: Monitoreo de agua en el embalse de Prado.
Materiales y métodos 17
Se determinó la concentración de SST en las muestras de agua por el método Gravimétrico
- Secado a 103ºC – 105 ºC, SM 2540 D. En donde la muestra bien mezclada se pasa a
través de un filtro estándar de fibra de vidrio, previamente pesado y el residuo retenido se
seca a 103-105ºC hasta peso constante. El incremento de peso del filtro representa el total
de sólidos suspendidos totales.
2.2.2 Protocolo de medición en laboratorio de radiometría
El laboratorio de espectroradiometría del instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC)
permite hacer mediciones en condiciones controladas al contar con una cámara negra
(1m3) que esta forrada por dentro y por fuera con papel carbón tipo mate que permite
controlar la reflectividad de otros objetos (Figura 2-4). El espectroradiómetro portátil de
campo Fieldspec 4 (350 - 2500 nm) es ubicado por fuera de la cámara y solo existe un
orificio por donde ingresa la fibra óptica. Adentro, la lámpara halógena de 1000W apunta
al FOV en un ángulo que se obtiene del metadato de la imagen. Para la primera campaña
en septiembre un ángulo de 64° y la segunda campaña en noviembre un ángulo de 63°.
Altura de observación de 13 cm para un FOV de 26,8°.
Las muestras son agitadas y vertidas sobre la probeta hasta un volumen de 1.205 L, el
espectroradiómetro es calibrado usando un blanco de referencia. Luego, se coloca la
muestra a medir debajo del espectroradiómetro para captar mediciones interpoladas a 1
nm recogiendo diez firmas espectrales por cada muestra.
Suavizado de la firma espectral
Figura 2-4: Laboratorio de espectroradiometría. Cámara Negra
1
8
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Se hace necesario suavizar las firmas espectrales para disminuir las variaciones en las
medidas provocadas por ruido. Para ello, se utilizó el filtro Saviztky-Golay en el programa
estadístico R studio utilizando la librería signal donde la función sgolayfilt que utiliza un
suavizado ajustado a una función polinomial, aun cierto número de segmentos hasta un
nivel de suavizado sin atenuación de las funciones de datos.
2.3 Adquisición y pre-procesamiento de las imágenes satelitales
2.3.1 Selección y descarga de imágenes
Se seleccionó la imagen satelital Landsat 8 OLI debido a su resolución espectral, espacial,
radiométrica y accesibilidad para adquirir las imágenes gratuitamente. Además, de los
buenos resultados que se han obtenido en otros estudios para estimar este parámetro de
calidad de agua(Zheng et al., 2016)(Li et al., 2015).
Por consiguiente, la descarga de las imágenes satelitales de Landsat 8 se realizó por
medio del servidor gratuito de USGS Earth explorer http://earthexplorer.usgs.gov/.
Las imágenes Landsat 8, fueron descargadas con productos del nivel L1T lo que indica
que tienen un pre-procesamiento para corregir los errores derivados de la curvatura de la
tierra y la topología del terreno; que consiste en la corrección de la superficie terrestre de
acuerdo a la corrección geométrica por medio de uso de puntos de control sobre el terreno,
los cuales provienen del conjunto de datos de GLS2000, SRTM, NED, CDED,DTED y
GTOPO 30. También, se encuentran referenciadas al sistema de proyección geográfica
UTM (Universal Transverse Mercator), WGS (World Geodetic System) 84(Ariza Alexander,
2013).
2.3.2 Calibración radiométrica y Corrección Atmosférica
Para poder usar una imagen cuantitativamente, se debe convertir los valores de ND de la
imagen a radiancia y luego a reflectancia. Por lo tanto las imágenes de Landsat 8 OLI
fueron calibradas por radiometría utilizando los coeficientes de calibración proporcionados
en los metadatos asociados. Las imágenes con valores de radiancia TOA fueron
Materiales y métodos 19
guardadas con resolución radiométrica de 32 bit con el fin de evitar la pérdida de
información. Debido a que las bandas originales del LDCM Landsat 8 están contenidas a
una resolución radiométrica de 16 bit no signados.
El dato radiométrico contiene información acerca de la superficie terrestre y de su
atmósfera. De esta forma, para trabajar con datos de la superficie, fue necesario minimizar
el efecto por dispersión y absorción debido a gases de la atmósfera, vapor de agua,
aerosoles y se busca remover el efecto de los diferentes ángulos de incidencia de la
energía solar y de la distancia Tierra – Sol. Por lo tanto, corregir atmosféricamente las
imágenes Landsat 8 para convertir los valores de reflectividad TOA (Top of Atmosphere)
en valores de reflectividad en superficie TOC (Top of Canopy). Esta corrección se llevó a
cabo mediante el programa PCI 2015, Herramienta ATCOR, con el modelo de
transferencia radiativa de MODTRAN 4. Este modelo de transferencia radiativa, simula de
manera rigurosa los efectos de absorción y dispersión que afectan a la señal en su camino
a través de la atmósfera, incluso en condiciones de fuerte absorción atmosférica (Guanter
et al., 2009).
Los parámetros de entrada fueron:
Tipo de sensor. Este campo se rellenó automáticamente con etiqueta de
metadatos.
Datos de fecha de adquisición de la imagen. Este campo se rellenó
automáticamente con etiqueta de metadatos.
Para el cálculo de los ángulo solar zenith y solar azimuth: Se requiere de datos de:
Tiempo de adquisición de la imagen en el formato hh: mm: ss (GMT).
Coordenadas de latitud y longitud de escena, en grados decimales.
El ángulo solar Azimut y Solar Zenith expresan la posición del sol. El azimut es el
ángulo de la dirección del sol medido en sentido horario desde el norte a lo largo del
horizonte. El Zenith Solar es el ángulo medido entre el zenit local y la línea de visión
del sol.
2
0
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Coeficientes de calibración y configuración de banda: MinWavelength,
MaxWavelength, Unidades de longitud de onda, RadiometricTransOffset,
RadiometricTransGrain, RadiometricTransUnits, todos a nivel de canal. las
unidades son mW.cm-2.sr-1.um-1.
La cal \ carpeta ATCOR \ en el directorio de instalación de Geomática contiene
archivos de calibración estándar de la muestra para cada sensor con el apoyo de
los flujos de trabajo de corrección atmosférica. Se utilizó información del metadato
para calcular los coeficientes de calibración (valores de ganancia y polarización) y
remplazarlos en los archivos de calibración estándar.
Tipo de aerosol: Rural. El modelo rural está destinado a representar las condiciones
de aerosol que se encuentran en las áreas continentales que no están directamente
influenciadas por las fuentes de aerosoles urbanos y / o industriales. Esto, fondo
aerosol rural continental es en parte el producto de las reacciones entre los diversos
gases en la atmósfera (70%) y en parte debido a partículas de polvo recogido desde
la superficie (30%).
La atmósfera estándar: Tropical. Un ambiente tropical tiene un contenido total de
vapor de agua de 4.11 (g cm-2)
Visibilidad del mapa, de 30 km. Visibilidad, o la profundidad óptica, es una
estadística meteorológico que calcula la opacidad de la atmósfera en un
determinado momento y lugar. Mide la distancia más larga que una persona puede
ver un objeto prominente. En Focus, el rango es de entre 5 y 180 kilómetros. La
visibilidad se utiliza para especificar con mayor precisión las condiciones
atmosféricas en el momento en que se tomó la imagen.
Se utilizó ATCOR en el programa PCI Geomática 2015 porque el asistente rellena
automáticamente la mayoría de los campos de flujo de trabajo utilizando datos del
metadato; evitando así errores en introducir manualmente la información requerida.
Materiales y métodos 21
2.4 Algoritmo para Estimar Sólidos Suspendidos
Para la estimación de sólidos suspendidos totales en el agua mediante imágenes Landsat
8 OLI en el Embalse de Prado se realizaron relaciones empíricas entre las concentraciones
de SST y los datos de reflectancia en una sola banda o la combinación matemática de
bandas del visible e infrarroja cercano. En el programa R studio se desarrollaron
ecuaciones lineales y no lineales para predecir los parámetros de calidad del agua a partir
de índices espectrales. El cual permitió, realizar estimaciones para modelos de regresión
ajustando a funciones logarítmica, inversa, cuadrática, cúbica, potencia, exponencial,
lineal, compuesto, crecimiento y curva-S. Los criterios considerados para seleccionar el
mejor modelo fue aquel que tenga el mayor coeficiente de determinación ajustado R2
dentro del rango de datos medidos para calibración y validación. Además, al evaluar el
rendimiento del algoritmo con los datos de validación en campo, el porcentaje del error
absoluto medio (MAPE) y la raíz del error medio cuadrático (RMSE) se calcularon para
indicar la exactitud de los modelos de SST. Estos criterios de exactitud se calculan como:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √1
𝑛 ∑(𝑦𝑖 − 𝑦′𝑖)2
𝑛
𝑖=1
( 2-1)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1
𝑛 ∑ |
𝑦𝑖
− 𝑦′𝑖
𝑦𝑖
| ∗ 100
𝑛
𝑖=1
( 2-2)
Donde 𝑛 es el número de muestras, 𝑦𝑖 resultados de laboratorio 𝑦′𝑖 los valores de
predicción. Así mismo, se utilizó sin modificación el algoritmo desarrollado y aplicado en el
estudio de Lian Feng, 2015 para determinar su eficacia en la estimación de sólidos
suspendidos en las aguas del Embalse de Prado: 𝑆𝑃𝑀 = − 20.1 + 2.4 ∗ 𝑒𝑥𝑝 (63.2 ∗ 𝑅𝑟𝑠(660)
3. Resultados y análisis
3.1 Caracterización de la concentración de SST
Las mediciones de campo utilizados en este estudio abarcan diferentes condiciones
ópticas e incluye una gama de concentraciones de SST, variando en la primera campaña
de 5 a 93 mg/L y en la segunda campaña de 3 – 579 mg/L.
3.2 Características espectrales
Como se muestra en la Figura 3-1, las curvas espectrales para los dos conjuntos de datos
son similares en la tendencia de la firma. La reflectancia en el rango azul (400-500 nm) es
baja debido a la fuerte absorción de todos los componentes ópticamente activos. Un pico
distintivo se encuentra entre 700 nm que es el resultado de alta retrodispersión y un mínimo
en la absorción de todos los componentes ópticamente activos. En el infrarrojo cercano
(NIR) en el rango 800 nm para ambos conjuntos de datos la variación de la reflectancia es
muy notoria debido a la presencia de SST, sin embargo, los valores de reflectancia de este
pico son generalmente más bajos que los de alrededor de 570 y 700 nm, debido a la alta
absorción por agua pura (J. Chen, Cui, Qiu, & Lin, 2014).
Figura 3-1: Firmas espectrales de la campaña en Septiembre N=20 y las captadas en Octubre N=25.
Resultados y análisis 23
A continuación en la Figura 3-2, se detallan las bandas de la imagen Landsat 8 en el área
más significativa de la firma espectral del agua del Embalse de Prado. Observando que el
pico de reflectancia en los 570 nm es abarcada por la banda verde (B3), el pico 702 nm
no hay banda que cubra esta zona pero si la absorción. Las regiones del espectro a
longitudes de onda próximas a 525-600, 675-750 y 670-850 nm muestran cambios
particularmente grandes en la reflectancia y éstas son, por lo tanto, regiones espectrales
candidatas para la estimación de SST(AVALOS, 2012)(Rodríguez & Gilbes, 2009)(Gómez,
2014).
3.3 Evaluación de modelos para estimación de SST
Existen muchos modelos en la literatura sin embargo, hasta la fecha no ha habido un
modelo de estimación de SST universal en aguas continentales, debido a variaciones en
el tamaño de partícula, densidad y otras complejidades ópticas de diferentes cuerpos de
agua. Como se evidencia en la figura 3-3, se aplicó un modelo usado en el estudio (Lian
Feng, 2015) sin realizar ajuste con las características ópticas del agua del embalse, dando
como resultado valores de SST subestimados entre los 20 mg/L y sobreestimados a partir
de los 200 mg/L monitoreados en campo.
Figura 3-2: La relación de la respuesta espectral relativa del agua con bandas espectrales de Landsat 8 OLI.
2
4
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Entre los diez tipos de funciones matemáticas (logarítmica, inversa, cuadrática, cúbica,
potencia, exponencial, lineal, compuesto, crecimiento y curva-S) la función polinómica de
orden tres o cúbico proporciona el mayor coeficiente de determinación para los datos
espectrales. Como se evidencia en la Tabla 3-1 La mayoría de los modelos estimados
presentaron alta correlación por lo que elegir el mejor modelo estuvo determinado por el
mayor coeficiente de determinación ajustado R2- Ajustado, un bajo RMSE y MAPE en
detectar concentraciones de SST en el embalse como en sus afluentes y efluente. Por lo
tanto, La mejor correlación es la función polinómica de orden tres del coeficiente de
relación del verde e infrarrojo cercano (GREEN/INR) con R2 Ajustado de 0.9643:
𝑆𝑆𝑇 = −229.34 (𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁
𝐼𝑁𝑅)
3
+ 1001.65 (𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁
𝐼𝑁𝑅)
2
− 1422.7 (𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁
𝐼𝑁𝑅) + 665.17
Figura 3-3: Estimación de SST sin ajuste de las características espectrales del agua del Embalse del Prado.
Resultados y análisis 25
Tabla 3-1: Relaciones Empíricas entre SST y Reflectancia.
El modelo seleccionado se desempeñó bien en la validación de datos. El MAPE del modelo
SST para la validación de datos OLI fue de 22.9%, y RMSE= 0,287 mg/L. Los resultados
indican que el modelo propuesto puede ser utilizado con un rendimiento satisfactorio para
estimar SST en estas aguas interiores.
Utilizando este modelo polinómico de orden 3, se realizó un mapa de estimación de SST
en el embalse (Figura 3-4). En el Embalse de Prado la mayor concentración de sólidos
suspendidos (>40 mg/L) se evidencia en sus afluentes, efluentes y a las orillas debido al
transporte de sedimentos por escorrentía de suelos desnudos. En el interior de las aguas
del embalse los valores de SST no superan los 25 mg/L.
IMAGEN
SATELITAL
RANGO DE LAS
BANDAS
ESPESCTRALES
DATOS
ESPECTRALES
RELACIÓN EMPÍRICA ENTRE SST Y REFLECTANCIA R2
AJUSTADO
LANDSAT 8
OLI
GREEN=525-600
RED=630-680
INR=845-885
𝐼𝑁𝑅
𝑅𝐸𝐷 𝑆𝑆𝑇 = −161.98 (
𝐼𝑁𝑅
𝑅𝐸𝐷)
3
+ 713.47 (𝐼𝑁𝑅
𝑅𝐸𝐷)
2
− 811.43 (𝐼𝑁𝑅
𝑅𝐸𝐷) + 278.46
0.9827
𝑅𝐸𝐷 𝑆𝑆𝑇 = −439321.72 (𝑅𝐸𝐷)3 + 64614.46 (𝑅𝐸𝐷)2
− 163.01(𝑅𝐸𝐷) − 16.41
0.8585
𝑅𝐸𝐷 − 𝐼𝑁𝑅 𝑆𝑆𝑇 = −2364.9(𝑅𝐸𝐷 − 𝐼𝑁𝑅) + 20.373 0.9517
𝐼𝑁𝑅 𝑆𝑆𝑇 = −111957.39(𝐼𝑁𝑅)3 + 27838.07(𝐼𝑁𝑅)2
− 598.08(𝐼𝑁𝑅) + 10.52
0.9177
𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁
𝐼𝑁𝑅 𝑆𝑆𝑇 = −229.34 (
𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁
𝐼𝑁𝑅)
3
+ 1001.65 (𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁
𝐼𝑁𝑅)
2
− 1422.7 (𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁
𝐼𝑁𝑅) + 665.17
0.9643
2
6
Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Figura 3-4: Estimación de SST en el Embalse de Prado.
4. Conclusiones y recomendaciones
4.1 Conclusiones
Las características espectrales del agua del Embalse de Prado muestran cambios
particularmente grandes en la reflectancia en las longitudes de onda del verde, rojo e
infrarrojo cercano, siendo similares a las respuestas espectrales de otros estudios, por lo
tanto, son regiones espectrales candidatas para desarrollar índices espectrales para la
estimación de SST. Las imágenes multiespectrales Landsat 8 OLI, debido a sus
características de resolución espacial, radiométrica y espectral permitieron mapear la
distribución espacial de las concentraciones de SST en el Embalse de Prado, teniendo en
cuenta, que la dimensión de su área es mediana.
La relación de las bandas GREEN/INR mostró fuerte y significativa relación polinómica de
orden tres con la concentración de SST (R2 Ajustado = 0,9643) en el Embalse de Prado;
fue más eficaz estimando valores bajos que son las condiciones dominantes en este
cuerpo de agua y determinando valores altos en las orillas del embalse y sus afluntes.
Aunque estos modelos empíricos se pueden aplicar eficazmente a imágenes de satélite
concurrente con el conjunto de datos de calibración, su precisión puede ser reducida fuera
de las condiciones del conjunto de datos de calibración a causa de la base empírica. En
general, este estudio demuestra que el uso combinado de la vigilancia tradicional de la
calidad del agua con datos de imágenes multiespectrales contribuyó a la caracterización
en gran escala del Embalse de Prado. Con un mayor desarrollo, este método puede
utilizarse para caracterizar las condiciones de concentración de SST en otros embalses.
28 Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
4.2 Recomendaciones
Se sugiere programar el muestreo con análisis geoespacial teniendo como variable la
profundidad del agua y/o distancia de ingreso de los afluentes.
Explorar las imágenes de radar para determinar SST evitando los problemas de
nubosidad que presenta las imágenes multiespesctrales.
Desarrollar un modelo que combine métodos físicos con métodos estadísticos que
puedan superar estas limitaciones de los modelos empíricos y por lo tanto puede llegar
a ser una técnica prometedora para estimar la concentración de SST en el agua.
A. Anexo: Procedimiento Espectroradiometría en Laboratorio
Preparación de los equipos:
Verificar exactitud de longitud de onda: Los espectrorradiómetros pueden desajustarse
con cierta facilidad si reciben golpes o similar. Una de las consecuencias de estos
desajustes es que las reflectividades que recoge no corresponden con las longitudes
de onda adecuadas. Para corregir este defecto existen materiales como el poliéster o
la kaolinita con cambios bruscos de reflectividad en longitudes de onda conocidas y
que sirven para llevar a cabo este tipo de comprobaciones.
Campo de visión Field of View (FOV): Aunque las instrucciones puedan asegurar un
campo de x grados (bien en forma de círculo o de elipse), a menudo hay que
comprobarlo, puesto que el FOV puede ser ligeramente superior al indicado, e incluso
puede haber mínimas desviaciones. Un método manual de comprobarlo consiste en
situar objetivos de reflectancia contrastada en los supuestos bordes del FOV y analizar
los resultados.
Las fuentes de iluminación. Tener en cuenta las distorsiones fuertes en la región del
azul de las lámparas con filamento de tungsteno incandescente, las distorsiones en el
rango espectral de 2200nm a 2500nm de las de corriente alterna. Para evitarlas se
suele recomendar una lámpara de cuarzo halógeno de 500W. Es necesario también
comprobar variaciones de reflectividad en un mismo objetivo dependiendo del tiempo
que lleve encendida la lámpara.
Obtener información del metadato de la imagen: para los aspectos más relevantes
relacionados con la iluminación a la hora de hacer mediciones. Ángulo de elevación
solar.
30 Método de Estimación de Sólidos Suspendidos Totales como Indicador de la Calidad del Agua Mediante Imágenes Satelitales
Tiempos de encendido del radiómetro: Se sugieren iniciar las mediciones entre 30 y 60
minutos desde su encendido, para que las mediciones sean uniformes (Salisbury
1999).
Tiempos de encendido de la lámpara: Encender treinta minutos antes de las
mediciones, con lo cual los filamentos de tungsteno este a su máximo nivel de
irradiación.
Temperatura ambiente dentro de la caja: Tomar mediciones sin el sistema de
ventilación, para comprobar en un estadio avanzado del análisis si una temperatura
excesiva afecta (y en qué medida) a las tendencias espectrales de las curvas.
Tiempo transcurrido entre mediciones tomando un mismo blanco de referencia: Antes
de cada medición es necesario calibrar el radiómetro con un panel de referencia que
puede ser un blanco Spectralon de los laboratorios Labsphere.
Mediciones
Preparar la muestra: Agite invirtiendo el recipiente de la muestra varias veces y
vierta sobre el recipiente a introducir a la cámara. Si la muestra fue preservada
mediante refrigeración, antes de iniciar el análisis, lleve la muestra a temperatura
ambiente.
Calibrar el radiómetro usando un blanco de referencia. Luego, se coloca la muestra
a medir debajo del radiómetro y se toma una medición. Si se quieren tomar varias
mediciones de una misma muestra, hay que alternar estas dos acciones
consecutivamente.
Registrar en un cuaderno las mediciones que se han llevado a cabo y en qué
condiciones (Iluminación, temperatura, tiempo de encendido del radiómetro,
variación de la profundidad del recipiente con la muestra).
¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 31
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