Análisis multiespectral de imágenes satelitales para evaluar variaciones espacio - temporales en la calidad del agua del embalse el Guájaro, Atlántico.
Trabajo de grado - Pregrado
2016-09-14
Ingeniería Ambiental
The use of satellite imagery has encouraged the development of algorithms and methodologies for estimating the parameters of water quality in surface water, so in recent years, the monitoring of water quality through technical Remote sensing is more accessible and efficient. Landsat 8 is a satellite whose purpose is to monitor the surface of the earth, through the registration of multispectral images, to generate information leading to protect the environment and the sustainability of our planet; Two sensors, the multispectral sensor Operational Land Imager (OLI) and thermal infrared sensor (TIRS).
The aim of this study was to generate statistical models to estimate the parameters of water quality in the reservoir Guájaro, in northern Colombia (nitrate, fostatos, chlorophyll, turbidity, dissolved oxygen, conductivity, pH and depth) with Landsat 8 spectral images , to serve as a reference to estimate the quality of water in this reservoir.
Field data were collected in three sampling campaigns during which water quality parameters were measured at different points distributed over the surface of the Guájaro Reservoir. Three Landsat 8 images (Route 53 Row 9) caught were used on the day of the field measurements, and download USGS Global Visualization Viewer (http://glovis.usgs.gov/). For satellite image processing software ENVI 5.2 was used, achieving excellent results for conductivity, turbidity and dissolved oxygen models. So we can conclude that this technology can be used and recommended to estimate the spatial variations in water quality through Guájaro tank, and to validate other parameters such as sediment transport in surface water bodies. El uso de imágenes de satélite ha fomentado el desarrollo de algoritmos y metodologías para la estimación de los parámetros de calidad del agua en los cuerpos de agua superficiales, por lo que en los últimos años, el monitoreo de la calidad del agua a través de técnicas de percepción remota es más accesible y eficiente. Landsat 8 es un satélite cuyo objetivo es monitorear la superficie de la tierra, a través del registro de imágenes multiespectrales, para generar información que conduzca a proteger el medio ambiente y la sostenibilidad de nuestro planeta; tiene dos sensores, el sensor multiespectral Operacional Land Imager (OLI) y el sensor infrarrojo térmico (TIRS).
El objetivo de este estudio fue generar modelos estadísticos para estimar los parámetros de calidad del agua en el Guájaro Embalse, en el norte de Colombia (turbidez, oxígeno disuelto, conductividad, pH y profundidad) con Landsat 8 imágenes espectrales, para servir como referencia para estimar la calidad del agua de este importante humedal.
Los datos obtenidos en el muestreo propuesto en campo se obtuvieron mediante dos campañas de muestreo durante el cual se midieron los parámetros de calidad del agua en diferentes puntos distribuidos en la superficie del embalse el Guájaro Reservoir. Las dos Campañas anteriormente mencionadas se manejaron paralelamente con el satélite Landsat 8 el cual nos proporcionó las imágenes satelitales de los diferentes sitios de muestreo para determinar de esta forma el ruteo establecido para la obtención de los parámetros. Los datos capturados fueron usados el mismo día de las mediciones de campo, y se descargaron mediante USGS Global Visualization Viewer (http://glovis.usgs.gov/). Para las imágenes del satélite se presentó el procesamiento mediante el software ENVI 5.2 el cual se utilizó, logrando excelentes resultados para la conductividad, turbidez y modelos de oxígeno disuelto. Por lo que podemos concluir que esta tecnología puede ser utilizada y recomendada para estimar las variaciones espaciales en la calidad del agua a través del depósito de Guájaro, y para validar otros parámetros, como el transporte de sedimentos en los cuerpos de agua superficiales.
- Pregrado [1292]
Descripción:
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