Modelaje de modificaciones en clorofila-a y sólidos suspendidos totales del río Sierpe con bases de datos multiespectrales

Abstract

Mediante el uso de Google Earth Engine (GEE), plataforma diseñada para el procesamiento de bases de datos espectrales satelitales y observación temporal de fenómenos terrestres, se probaron dos modelos de correlación de bandas espectrales para la determinación de clorofila-a y sólidos suspendidos totales (SST) en el río Sierpe, ubicado dentro del Humedal Nacional Térraba Sierpe (HNTS), Costa Rica. En este río se han observado impactos relacionados con el uso de fertilizantes de la agricultura extensiva que le rodea. La poca disponibilidad de datos en sistemas tan amplios, unida a la relevancia ambiental de los humedales en la calidad hídrica, determina la necesidad de probar técnicas de observación de tendencia o modificaciones en el tiempo de bajo costo y que abarquen grandes territorios, para la gestión adecuada de las actividades humanas. El uso de datos satelitales para modelación y observación ha sido muy útil en condiciones atmosféricas de zonas templadas, pero presenta un reto para su uso en condiciones climáticas tropicales que muestran abundante nubosidad y donde existe aún poca experimentación en el ajuste de funciones de correlación. En este trabajo se investigaron las opciones de modelación con funciones de correlación de bandas espectrales más apropiadas para condiciones tropicales y se implementaron en una rutina de análisis territorial de datos espectrales para el río Sierpe. Los resultados obtenidos del modelaje se compararon con datos de laboratorio provistos por el proyecto MONEO (Monitoring the Neotropical Environment through Earth Observation), del Laboratorio PRIAS. Se generaron gráficos de dispersión para visualizar el comportamiento de las concentraciones de campo y las concentraciones obtenidas con las funciones de correlación. Se generaron 43 imágenes por cada modelo, de las cuales se tomaron las más cercanas a las fechas de los muestreos para la validación. Los resultados mostraron un error variable de acuerdo con la fórmula de correlación utilizada, pero significativo en la predicción de la magnitud de la concentración, sin embargo, a nivel de tendencia del comportamiento territorial en los diferentes periodos se obtuvo una buena correspondencia para ambos modelos. Se concluye que la principal razón por la obtención de errores altos se debe a la corrección atmosférica de las imágenes Bottom of the Atmosphere (BOA) de Sentinel-2, que aún requiere ajustes para condiciones tropicales y aguas continentales. Aun así, se demuestra la aplicabilidad de la observación de modificaciones con datos satelitales para comportamientos cualitativos generales de ríos a nivel territorial.

Using Google Earth Engine (GEE), a platform designed for the processing of satellite spectral databases and temporal observation of terrestrial phenomena, two spectral band correlation models were tested for the determination of chlorophyll-a and total suspended solids (TSS) in the Sierpe River, located within the Térraba Sierpe National Wetland (HNTS), Costa Rica. In this river, field data have shown the impacts related to the use of fertilizers from the extensive agriculture that surrounds it. The limited availability of data in such large systems and the environmental relevance of wetlands in water quality, determines the need to test low-cost techniques for observing trends in changes over time and covering large territories, for the proper management of human activities. The use of satellite data for modeling and observation has been very useful for atmospheric conditions in temperate zones, but it presents a challenge for its use in tropical climatic conditions that show abundant cloudiness and where there is still very little experimentation in the adjustment of correlation functions. In this work, the modeling options with the most appropriate spectral band correlation functions due to the similarity of tropical conditions were investigated and implemented in a territorial analysis routine of spectral data for the Sierpe River. The results obtained from the modeling were compared with laboratory data provided by the MONEO project of the PRIAS Laboratory. Scatter plots were generated to visualize the behavior of the field concentrations and the concentrations obtained with the correlation functions. Forty three images were generated for each model, of which the closest to the sampling dates were taken for the validation discussion. The results showed a variable error according to the correlation formula used but very significant in the prediction of the magnitude of the concentration, however, at the level of the trend of the territorial behavior in the different periods, a good correspondence was obtained for both models. It is concluded that the main reason for obtaining high errors is due to the atmospheric correction applied to the Sentinel 2 Bottom of the Atmosphere (BOA) images, which still requires adjustments for tropical conditions and inland waters. Even so, the applicability of the observation of modifications with satellite data for general qualitative behavior of rivers at the territorial level is demonstrated.