Argentina
La detección remota se puede utilizar como una herramienta complementaria en el monitoreo de la calidad del agua de los ecosistemas acuáticos. El objetivo de este estudio fue desarrollar modelos para estimar la distribución espacial de la concentración de clorofila-a (Chl-a) en el reservorio de Los Molinos utilizando imágenes Landsat 7 ETM + y ASTER. El embalse de Los Molinos (32 º 49 'S, 64 º 32' W) es un sistema de usos múltiples utilizado como la segunda fuente de suministro de agua para la ciudad de Córdoba. Los parámetros físicos, químicos y biológicos se midieron en el cuerpo de agua coincidiendo con el paso de los satélites por el área de estudio. Usando diferentes técnicas estadísticas, la información satelital se relacionó con los algoritmos de obtención de datos de campo que mejor explicaban la distribución de Chl-a. Estos modelos se validaron y se usaron para construir mapas que brindan información espacialmente rica sobre los patrones de calidad del agua en todo el reservorio. Ambos sensores podrían ser utilizados para la monitorización de Chl-a. El sensor ASTER, con una resolución espacial más alta que ETM +, mostró una mejor relación entre los datos de Chl-a observados y estimados, lo que permite una mejor discriminación de la variación espacial del parámetro analizado. Los modelos generados pueden proporcionar una base para planificar el monitoreo futuro de la calidad del agua en diferentes cuerpos de agua.
Remote sensing can be used as a complementary tool in water quality monitoring of aquatic ecosystems. The aim of this study was to develop models to estimate the spatial distribution of chlorophyll-a concentration (Chl-a) in Los Molinos reservoir using Landsat 7 ETM + and ASTER imagery. Los Molinos reservoir (32 º 49 ‘S, 64 º 32’ W) is a multipurpose system used as the second source of water supply for Córdoba’s city. Physical, chemical and biological parameters were measured in the water body coinciding with the passage of the satellites by the study area. Using different statistical techniques, satellite information was related to field data obtaining algorithms that best explained the distribution of Chl-a. These models were validated and used to construct maps providing spatially rich information on patterns of water quality throughout the reservoir. Both sensors could be used for Chl-a monitoring. ASTER sensor, with higher spatial resolution that ETM+, showed a better relationship between observed versus estimated Chl-a data allowing a better discrimination of the spatial variation of the analysed parameter. The gener
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