“Percepción Remota y Sus Aplicaciones a La Evaluación de La Calidad Del Agua

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA

“

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA ”

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I

S

QUE OPTA POR EL GRADO DE:

INGENIERA CIVIL PRESENTA:

KARINA AVALOS PIÑA

DIRECTOR DE TESIS: M.I. ALBA BEATRIZ VÁZQUEZ GONZÁLEZ

CIUDAD UNIVERSITARIA

2012

JURADO ASIGNADO Presidente: Vocal: Secretario: Primer suplente: Segundo suplente:

M.I. Agustín Deméneghi Colina M.I. Alba Beatriz Vázquez González M.I. Guillermo Mancilla Urrea M.I. Nikte Norma Ocampo Guerrero M.I. Rodrigo Takashi Sepúlveda Hirose

AGRADECIMIENTOS

A la Universidad Nacional Autónoma de México, por brindarme la oportunidad de formar parte de su grandiosa comunidad, especialmente a la Facultad de Ingeniería por todos los conocimientos adquiridos y experiencias vividas.

A mis padres, por todo su apoyo, cariño, confianza y por siempre darme lo mejor de su ser. No puedo expresar con palabras todo lo que me han dado.

A mis hermanas, por todos sus regaños y consejos… por soportarme y estar siempre a mi lado.

A mi abuelitos, por estar al pendiente de mí y mis hermanas cuando éramos pequeñas. Por todos sus cuidados y el amor que nos siguen dando.

A mis tíos y tías, por siempre preocuparse por nosotras y ayudarnos cuando más los necesitamos.

A la maestra Alba, por invitarme a participar en el proyecto de investigación del cual se originó el presente trabajo, estar siempre al pendiente su avance y por todas las aportaciones que hizo para mejorarlo.

A mis amigos, por todos los momentos que vivimos y sobrevivimos juntos.

AGRADECIMIENTO AGRADECIMIEN TO

Agradezco a la DGAPA por el financiamiento otorgado al proyecto IN107710 “MONITOREO CALIDAD DEL AGUA MEDIANTE EL USO DE LA PERCEPCIÓN REMOTA” ,

a través del PROGRAMA DE APOYO A PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN TECNOLÓGICA (PAPIIT). (PAPIIT). Sin este apoyo, esta Tesis no podría haberse realizado. DE LA

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Índice

ÍNDICE

INTRODUCCIÓN

1.

MARCO TEÓRICO

2

1.1 FUNDAMENTOS

2

1.2 RADIACIÓN ELECTROMAGNÉTICA

#

TEORÍA ONDULATORIA TEORÍA CUÁNTICA

# 

1. ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO

/

1.! A"SORCIÓN Y DISPERSIÓN ATMOSFÉRICA

0

A"SORCIÓN ATMOSFÉRICA DISPERSIÓN ATMOSFÉRICA

2.

1

0 11

1.# TERMINOLOGÍA Y UNIDADES DE MEDIDA

12

SENSORES Y PLATAFORMAS

1

2.1 TIPOS DE SENSORES

1!

SENSORES PASIVOS Sen$%&e$ '%(%)&*'ic%$

1! 1!

Explorador de Barrido Explorador de Empuje Tubos de Vidicón Radiómetros de Microondas

SENSORES ACTIVOS Radar Lidar (Light Detection and Ranging)

! " # #

1 # #

2.2 CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS SENSORES

10

CARACTERÍSTICAS OR"ITALES Ó&+i(, Ge%e$(,ci%n,&i, Ó&+i(, P%-,&

10 2 2


RESOLUCIÓN Re$%-3ci4n E$5,ci,Re$%-3ci4n E$5ec(&,Re$%-3ci4n R,di%67(&ic, Re$%-3ci4n Te65%&,-

2. PRINCIPALES SATÉLITES DE LOS RECURSOS NATURALES Y METEOROLÓGICOS

2#

SATÉLITES METEOROLÓGICOS DE ÓR"ITA GEOESTACIONARIA Me(e%$,( SATÉLITES METEOROLÓGICOS DE ÓR"ITA POLAR

2# 2 2/

2.! PRINCIPALES SATÉLITES USADOS EN PERCEPCIÓN REMOTA

2

LANDSAT SPOT ENVISAT TERRA EO81 IRS 9Indi,n Re6%(e Sen$in) S,(e--i(e: SATELITES DE ALTA RESOLUCIÓN

2  2  ! ! #

$%&'& *$+%B$RD &RBV$E, -&RM&.T / 0

.

21 21 22 2 2!

34 34 35 35

PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE IMÁGENES SATELITALES

/

.1 PREPROCESAMIENTO Y RECTIFICACIÓN DE LA IMAGEN



RESTAURACIÓN DE LÍNEAS O PI;ELES PERDIDOS "ANDEADO DE LA IMAGEN CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA CORRECCIÓN GEOMÉTRICA

 0 ! !

.2 PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DIGITAL DE LA IMAGEN

!2

REALCE DE IMAGEN Re,-ce de C%n(&,$(e

!2 !2

Expansión Lineal 1istograma Ecuali2ado Expansión Espacial de +ontraste

Re,-ce L%c,- % E$5,ci,VISUALI
!3 !3 !!

!! !# !# !/ ! !


An*-i$i$ de C%65%nen(e$ P&inci5,-e$

!

. CLASIFICACIÓN DIGITALES

!0

SUPERVISADA NO SUPERVISADA

!0 #

!. E;PERIENCIAS MUNDIALES DE APLICACIÓN DE LA PERCEPCIÓN REMOTA EN LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA P,n%&,6, Gene&,-

#2 #2

!.1 PROGRAMAS INTERNACIONALES DEDICADOS A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD AGUA

#!

AGENCIA ESPACIAL EUROPEA 9ESA: M%ni(%&e% de -, C,-id,d de- A)3, de- L,)% de G,&d, 9I(,-i,: , (&,>7$ de D,(%$ M3-(i(e65%&,-e$ %+(enid%$ de- Sen$%& Me&i$ 9ENVISAT: 92: Inici,(i>, TIGER 9, 5,&(i& de- 22:

#! #!

Monitoreo de la +alidad del .gua del Lago Man2alah6 Egipto

AGENCIA DE PROTECCIÓN AM"IENTAL DE ESTADOS UNIDOS 9EPA U.S.: De$,&&%--% de Indic,d%&e$ de C,-id,d de- A)3, 3$,nd% -, Pe&ce5ci4n Re6%(, 92: CENTRO Y LA"ORATORIO DE RECURSOS ?ÍDRICOS Y PERCEPCIÓN REMOTA@ UNIVERSIDAD DE MINNESOTA M%ni(%&e% de -, C,-id,d de- A)3, en -,$ )&,nde$ Re)i%ne$ de L,)%$ deE$(,d% 9, 5,&(i& de- 2: Mapa $nteracti7o

## 4"

# # #0 #0 58

TENDENCIAS RECIENTES DE LAS SUPERFICIES OCUPADAS POR EL LAGO DE CUIT


#. CASO ESTUDIO EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA DEL VASO DE LA PRESA VALLE DE "RAVO



#.1 PRESA VALLE DE "RAVO LOCALI
#.2 SITIOS DE MUESTREO

  0 0 0 / /1 /

/!


#. TRA"ABOS DE CAMPO Y LA"ORATORIO

/

CAMPAAS DE MUESTREO TOMA DE MUESTRAS Y SU CONSERVACIÓN DETERMINACIÓN DE PARÁMETROS DE CALIDAD De(e&6in,ci4n de P,&*6e(&%$ en Si(i%

/ / // //

9ar:metros determinados con un Medidor Multiparam;trico Disco de ecchi

"" "#

De(e&6in,ci4n de P,&*6e(&%$ 5%$(e&i%&e$ ,- 63e$(&e%

/0

9ar:metros determinados con Espectrou?mica de &x?geno ólidos uspendidos Totales (T) Turbiedad

"@ #8 #8 # #3 #!

#.! PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN #.# GENERACIÓN DE MODELOS DE CALIDAD DEL AGUA A TRAVÉS DE LA CORRELACIÓN DE DATOS DE CAMPO E IMÁGENES SATELITALES

# 

#. DISCUSIÓN DE RESULTADOS

0

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

1

CONCLUSIONES RECOMENDACIONES

1 1/

"I"LIOGRAFÍA

1

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Introducción

INTRODUCCIÓN

El objetivo general de esta tesis fue el de investigar, presentar y analizar los fundamentos de la percepción remota y sus principales aplicaciones a la evaluación de la calidad del agua. La percepción remota es una técnica aplicada en diversos campos de ingeniería y otras ciencias. Esta técnica es utilizada para obtener cierta información sobre la superficie terrestre desde distancias relativamente grandes, mediante el análisis e interpretación de imágenes satelitales. Los procesos llevados a cabo en un análisis de percepción remota, siguen fundamentos básicos de la física los cuales son eplicados en el !apítulo ". #ambién se $ablará de la interacción de los diversos elementos %ue intervienen la percepción remota, desde la captura de imágenes $asta su procesamiento y análisis de la información obtenida. El !apítulo "" presenta los principales sensores y plataformas utilizados para la captura de imágenes satelitales, así como con sus características más relevantes. Es importante comprender los datos proporcionados por los sensores para darles una interpretación adecuada. &ara esto las imágenes se someten a diversos procesos de preprocesamiento, procesamiento, análisis y clasificación presentados en el !apítulo """. 'ctualmente eisten diversos programas internacionales dedicados a la evaluación de la calidad del agua %ue utilizan las técnicas de percepción remota. En el !apítulo "( se presentaran algunos de ellos y su importancia en la gestión de los recursos $ídricos de la #ierra ya %ue eisten áreas en donde se tiene un acceso limitado de ag ua. )inalmente en el !apítulo ( se presenta el caso estudio *Evaluación de la calidad del agua del vaso de la &resa (alle de +ravo para el cual se usaron imágenes del satélite Landsat -. abitualmente las imágenes satelitales tienen un costo, pero debido a una falla en el bandeado de las imágenes capturadas, estas pudieron obtenerse totalmente gratis. En este capítulo también se presenta información de la región de estudio, los sitios de muestreo analizados durante tres campa/as de muestreo, %ue incluyen los trabajos de campo y laboratorio llevados a cabo para la recolección y análisis de muestras, así como las conclusiones obtenidas después del procesamiento y análisis de la información obtenida. . El financiamiento para la investigación del cual forma parte este trabajo fue obtenido a través del proyecto "01--1 *Monitoreo de la calidad del agua mediante el uso de la Percepción Remota  a través del &rograma de apoyo a &royectos de "nvestigación e "nnovación #ecnológica 2&'&""#3, de la 45'&'.

1

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Marco Teórico

1. MARCO TEÓRICO

1.1 FUNDAMENTOS La percepción remota puede definirse como una técnica aplicada para obtener información confiable sobre las propiedades de ciertas superficies u objetos, desde distancias relativamente grandes mediante la obtención de imágenes tomadas por diversos sensores montados sobre plataformas espaciales. Estas imágenes son procesadas e interpretadas para producir datos que pueden aplicarse en los campos de la ingeniería, agricultura, geología, geografía, oceanografía, ecología, incluso para fines militares. En la Figura . se muestra una imagen del satélite E!"#$%& tomada el 2' de %bril del 2((, en ella se puede apreciar un derrame de petróleo sobre el )olfo de *é+ico ocasionado después de que un incendio iciera e+plotar una plataforma petrolera cerca de las costas de Louisiana *ississippi. El derrame puede identificarse como el remolino de color prpura oscuro en la parte inferior central.

FIGURA 1.1 DERRAME DE PETRÓLEO SOBRE EL GOLFO DE MÉICO VISTO DESDE EL ESPACIO Fuente/ E$% 0%gencia Espacial Europea1. 2((

2

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVAL ACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Marco Teó ico

El pro eso de recolección de e tos datos s ven involu rados diversos elementos, los cuales se muest an en la Figura .2/

a. FUE TE DE ENER %A

5rigina el flujo energetico que d tectara el sensor, en este caso la energía electromagnética provenie te del $ol.

$. MEDIO DE PROPAG CIÓN

$e efectua en la atmosf ra, oceano superficie t rrestre, a tr ves de los cuales la energía es bsorbida, transmitida - r flejada de acuerdo a sus araceristicas fisicas.

c. SIS EMA SENSOR

4ompuesto por el sensor - la plataf rma que lo ostiene, su funcion es ca tar la ene gia emitida por el objeto estudiado, c dificandola grabandola.

#. SISTE A DE RECEPCIÓN 3ecibe la informacion transmitida por la plataf rma - se graba en un for ato apropia o para lueg distribuirla los interpretes.

e. INTERPRETE %nali2 la informacion en forma de imagenes digitales obteniendo cier as caracteristicas del o jeto que se esta estudando.

". USUARIO FINA $e encarga de anali2ar lo datos obtenidos por el interprete, da doles una a licacion en el campo de interes que e requiera.

FI URA 1.! PROCESOS INVOL CRADOS EN A PERCEPCIÓN REMOTA. Fuente/ %dap ado por el au or de varias f entes 0ver 3e erencias1

6


La percepción remota se lleva a cabo, debido a la interacción de energía solar realiada entre el sensor - el objeto de estudio. La Figura .6 muestra el flujo de información en un sistema típico de percepción remota.

#luminación $istema sensor recolector de datos Escáner

$ol

$ensor %ctivo o :asivo 4onversión de fotones a se;ales eléctricas 9ptica 4olección de fotones Formación de imágenes

:rocesador analógico 3educción de ruido
#nterfa de descarga 4odificación - formato :rocesador digital 4orrección, calibración, compresión de datos &ransmisión Efectos espectrales de la atmosfera 0acia arriba1 - neblina

Efectos espectrales de la atmosfera 0acia abajo1

3ecepción $erial de =anda %nca
>rea de e+ploración de reflectancia espectral

4ampo de visión del e+plorador

*ejoramiento?4orrección de imagen 4opia electrónica 4opia impresa %lmacenamiento?arcivo

FIGURA 1.& DISE'O DE UN T%PICO SENSOR ÓPTICO ELECTRÓNICO Fuente/ 3evista 4rosslin8, %erospace 4orporation. 2((7. 0%daptado por el autor1

7


1.! RADIACIÓN ELECTROMAGNÉTICA

Las propiedades de este tipo de energía pueden e+plicarse con dos teorías/ la teoría ondulatoria la del movimiento de partículas o teoría cuántica. %mbas teorías se complementan -a que la lu presenta el comportamiento de ambas.

TEOR%A ONDULATORIA $egn esta teoría la energía electromagnética consta de dos campos de fueras ortogonales entre sí/ el eléctrico - el magnético.
•

Longitud de onda 0A1/ es la distancia e+istente entre dos crestas sucesivas de la onda, generalmente es medida en metros 0m1, centímetros 0cm1, micrómetros 0Bm1 o nanómetros 0nm1. Frecuencia 0F1/ es el nmero de ciclos que pasan por un punto fijo en determinada unidad de tiempo 0C, sD1

%mbas tienen una relación inversamente proporcional, es decir, a ma-or longitud de onda, será menor la frecuencia - viceversa/

 =   … (. )

c  "elocidad de la lu 06 + ( m?s1 A  Longitud de onda 0m1 F  Frecuencia 0sD1

@


FIGURA 1.( ES)UEMA DE UNA ONDA ELECTROMAGNÉTICA Fuente/ HLa :ercepción 3emotaI Jriel :ére ). 2((@

TEOR%A CU*NTICA Esta teoría nos dice que la energía flu-e en forma de una corriente partículas sin masa llamadas fotones, de esta se deriva una e+presión con la que podemos calcular la cantidad de energía trasportada por un fotón, siempre - cuando se conoca su frecuencia.

 =   … (. )

K  Energía radiante de un fotón 01   4onstante de :lanc8 0G.G + (D67 Ms1 F  Frecuencia 0sD1

Caciendo la sustitución de 0.1 en 0.21/ =

 …(.) 

%naliando la ecuación, podemos ver que a ma-or longitud de onda, la cantidad de energía transportada será menor - viceversa. Es decir, la radiación en longitudes de onda largas es más difícil de detectar que en las de longitudes de onda más cortas.

G


1.& ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO
Lo,2i0# #e o,#a

-8

1 5icró5e0ro 6 17 5

I,"raroo

L3 Vi4i$/e

U/0raVio/e0a

FIGURA 1.+ REPRESENTACIÓN DEL ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO. Fuente/ E$% 0%gencia Espacial Europea1. 2(

El espectro electromagnético comprende desde longitudes de onda cortas asta más largas, en el 4uadro . se muestra la longitud de cada banda con respectivas unidades.

N


CUADRO 1.1 BANDAS Y LONGITUDES DE ONDA DEL ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO

BANDA Ra
LONGITUD DE ONDA Q (.(6 nm (.(6 nm P 6 nm 6 nm P (.7( Bm (.7( Bm P (.7@ Bm (.7@ Bm P (.@( Bm (.@( Bm P (.@N Bm (.@N Bm P (.@' Bm (.@' Bm P (.G Bm (.G Bm P (.N( Bm (.N( Bm P .@( Bm .@( Bm P 6.(( Bm 6.(( Bm P 7.(( Bm  mm P 6( cm R 6( cm

Fuente/ H&eledetección %eroespacialI $eco Cernánde 3icardo, 2((2. 0%daptada por el autor1

Las bandas más utiliadas para la realiación de algn estudio de percepción remota son el espectro visible, la infrarroja - la microondas. La región visible proporciona información concerniente a las características del agua, mientras que la región del infrarrojo define las fronteras entre los cuerpos de agua - el suelo. En el 4uadro .2 se muestran las principales características de cada banda del espectro. CUADRO 1.! CARACTER%STICAS DE LAS BANDAS DEL ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO

BANDA

E49ec0ro :i4i$/e

I,"rarroo Pró;i5o I,"rarroo Me#io I,"rarroo Lea,o Microo,#a4

CARACTER%STICAS Onica radiación electromagnética que pueden percibir nuestros ojos, siendo la má+ima la radiación solar. Las tres bandas elementales de este espectro son/ %ul (.7( Bm P (.@( Bm "erde (.@( Bm P (.G( Bm 3oja (.G( Bm P (.N( Bm &iene la capacidad para distinguir masas vegetales - concentraciones de umedad. %quí interactan los procesos de refle+ión de la lu solar - emisión de la superficie terrestre. !o toda esta banda es utiliable -a que algunos gases de la atmosfera, como el 452 o vapor de agua, absorben parte de la radiación. Este tipo de radiación es capa de penetrar en las nubes, niebla - lluvia. $irve para describir la rugosidad de alguna superficie.

Fuente/ HFundamentos de &eledetección EspacialI 4uvieco Emilio, ''(. 0%daptada por el autor1




1. (

ABSORCIÓN Y DISPERSIÓN ATMOSFÉRICA

4omo -a se a mencionado, la atmosfera es el medio por donde viaja el flujo de radiación de la superficie terrestre al sensor. La interacción con ciertos gases causan efectos de absorción dispersión que interfieren con la transmisión del flujo de energía. En la Figura .G se ejemplifica el balance de la radiación solar en interacción con la atmósfera, se puede ver que el @(S de los ra-os solares es reflejado - dispersado antes de llegar a la superficie.

FIGURA 1.8 BALANCE DE LA RADIACIÓN SOLAR EN INTERACCIÓN CON LA ATMÓSFERA Fuente/ HLa &ierra a "ista de $atélite, #ntroducción a la &eledetecciónI ordi "ivancos, %lbert Llastarri, *Tnica )rau,
Los efectos de la atmósfera sobre la radiación electromagnética pueden variar por/ las diferentes distancias de recorrido, la intensidad de la se;al emitida, la longitud de onda - las condiciones atmosféricas del momento de la observación.

ABSORCIÓN ATMOSFÉRICA La atmosfera tiende a comportarse como un filtro con ciertas longitudes de onda, de tal forma que algunas bandas del espectro no son captadas eliminando la posibilidad de acer un análisis de percepción remota. Los principales gases causantes del efecto de absorción en la atmósfera se muestran en el 4uadro .6.

'


CUADRO 1.& GASES CAUSANTES DEL EFECTO DE ABSORCIÓN EN LA ATMÓSFERA.

GAS O;i2e,o >O!? O3o,o >O&? Va9or #e a2a Dió;i#o #e car$o,o >CO!?

EFECTOS Filtra las radiaciones ultravioletas por debajo de (. Bm, peque;os sectores en el infrarrojo térmico - las microondas. Elimina la radiación ultravioleta inferior a (.6 Bm, así como un sector apro+imado de 2N mm de microondas. %bsorbe ondas en torno a los G Bm - otras menores entre (.G - 2 Bm. %bsorbe el infrarrojo térmico asta @ Bm con efectos importantes en el infrarrojo medio desde 2.@ Bm asta 7.@ Bm. Fuente/ HFundamentos de &eledetección EspacialI 4uvieco Emilio, ''(. 0%daptada por el autor1

4omo consecuencia de esta absorción la observación se reduce a determinadas bandas del espectro, conocidas como ventanas atmosféricas, en donde la transmisividad de la atmósfera es suficientemente alta. Es decir, son aquellas bandas del espectro con longitudes de onda en donde la ma-oría de la radiación puede atravesar. Estas HventanasI facilitan el proceso de recolección de datos - el dise;o de sensores espaciales se ajusta a estas bandas para evitar interferencias que nos impidan observar un objeto o fenómeno.

FIGURA 1.@ VENTANAS ATMOSFÉRICAS Fuente/ HLa &ierra a "ista de $atélite, #ntroducción a la &eledetecciónI ordi "ivancos, %lbert Llastarri, *Tnica )rau,
(


Las principales ventanas atmosféricas 0Figura .N1 son/ M M M M

Espectro visible e infrarrojo cercano, situada entre (.6 - .6@ Bm. #nfrarrojo medio/ de .@ a . Bm, 2.( a 2.7 Bm, 2.' a 7.2 Bm - 7.@ a @.@ Bm. #nfrarrojo térmico/ entre  - 7 Bm. *icroondas/ por encima de 2(( Bm, la atmósfera es prácticamente transparente.

#ncluso si en el proceso de recolección de datos se usan las ventanas atmosféricas, este se ve interferido asta cierto punto por la dispersión - la absorción de la atmósfera. :or eso, los datos deben ajustarse posteriormente mediante una manipulación digital.

DISPERSIÓN ATMOSFÉRICA La dispersión de la radiación electromagnética es causada por su interacción con los gases, partículas atmosféricas en suspensión o gotas de agua. Esta interacción da un aporte adicional a la radiación proveniente de la superficie terrestre. Los principales tipos de dispersión se describen en el 4uadro .7.

CUADRO 1.( PRINCIPALES TIPOS DE DISPERSIÓN PRESENTES EN LA ATMÓSFERA

DISPERSIÓN

SE PRESENTA

MOLÉCULA DE DISPERSIÓN

Ra
4uando la longitud de onda de la radiación es más grande que el diámetro de las moléculas de gas responsables de la dispersión. Es decir, las longitudes de onda corta se dispersan con ma-or facilidad.

Mie

4uando la longitud de onda de radiación es similar al tama;o de la partícula responsable de la dispersión.

"apor de agua, polvo, aerosoles

No Se/ec0i:a

4uando la longitud de onda de la radiación es más peque;a que el diámetro de la partícula

%gua





1.+

TERMINOLOG%A Y UNIDADES DE MEDIDA

La terminología más comn en el proceso de adquisición de datos de la percepción remota se muestra en el 4uadro .@, con sus respectivas unidades de medición.

CUADRO 1.+ TERMINOLOG%A Y UNIDADES DE MEDIDA.

E,er2a ra#ia,0e De,4i#a# ra#ia,0e F/o ra#ia,0e E5i0a,cia ra#ia,0e E5i0a,cia ra#ia,0e e49ec0ra/ Irra#ia,cia Irra#ia,cia e49ec0ra/ I,0e,4i#a# ra#ia,0e Ra#ia,cia Ra#ia,cia e49ec0ra/ E5i4i:i#a# Re"/ec0i:i#a# A$4or0i:i#a# Tra,45i0i:i#a#

CONCEPTO #ndica el total de energía radiada en todas direcciones. &otal de energía radiada en todas direcciones por unidad de volumen. &otal de energía radiada en todas direcciones por unidad de tiempo. &otal de energía radiada en todas direcciones desde una unidad de área - por unidad de tiempo. &otal de energía radiada en todas direcciones desde una unidad de área de una determinada longitud de onda - por unidad de tiempo. &otal de energía radiada sobre una unidad de área - por unidad de tiempo. &otal de energía radiada sobre una unidad de área de una determinada longitud de onda - por unidad de tiempo. &otal de energía radiada por unidad de tiempo por un ángulo tridimensional referente a la sección completa de la energía transmitida. &otal de energía radiada por unidad de área - por un ángulo de medida. &otal de energía radiada en una determinada longitud de onda por unidad de área - por un ángulo de medida. 3elación entre la emitancia de una superficie - la de un emisor perfecto a la misma temperatura. 3elación entre el flujo incidente - el reflejado por una superficie. 3elación entre el flujo incidente - el que absorbe una superficie. 3elación entre el flujo incidente - el transmitido por una superficie.

S%MBOLO

UNIDAD

K



U

?m6

V

U

*

U?m2

*A

U?m2 Bm

E

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EA

U?m2 Bm

#

U?sr

L

U?m2 sr

LA

U?m2 sr Bm

W



X



Y



Z




sr, estéreoDradian, medida del ángulo tridimensional referente a la sección.

2

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Sensores y Plataformas

2

SENSORES Y PLATA!ORMAS

Un sensor es un instrumento tecnológico cuya función es captar imágenes a distancia. Los diferentes sensores están diseñados para captar información de las diferentes regiones del espectro electromagnético, cada una de estas regiones se denomina canal o banda. Generalmente son desarrollados para operar en la banda infrarroja y en la microondas. La igura !.1 muestra las plataformas de teledetección. Una plataforma es donde se ubica el sistema sensor, estas pueden ser de tipo terrestre, aérea o espacial. "l presente trabajo se enfoca en las plataformas espaciales.

!IGURA 2" PLATA!ORMAS DE TELEDETECCIÓN uente# $La %ierra a &ista de 'atélite, (ntroducción a la %eledetección) *ordi &i+ancos, lbert Llastarri, -nica Grau, /aniel &i+ancos. !00.

13


2" TIPOS DE SENSORES ueden clasificarse de acuerdo a la forma de detectar la energ4a procedente de los di+ersos objetos a estudiar. La igura !.! resume los tipos de sensores 5ue están siendo usados y desarrollados en estudios de percepción remota.

SENSORES PASIVOS 6o emiten ning7n tipo de energ4a, se limitan a detectar la radiación electromagnética reflejada o emitida de fuentes naturales de energ4a, en este caso la del 'ol. "jemplos de este tipo de son los sensores de los programas L6/'%, '8%, 9:";', (<868' y =uic>bird. ueden di+idirse en tres categor4as generales# Sensores foto#r$f%&os Ó't%&o ele&tr(n%&os "?ploradores de barrido "?ploradores de empuje %ubos de &idicón De antena ;adiómetros de microonda • • •

•

Sensores foto#r$f%&os :asan su funcionamiento en la impresión de un objeto sobre pel4culas fotosensibles, contando con un sistema óptico 5ue permite controlar las condiciones de e?posición. ctualmente siguen siendo un medio muy utili@ado, especialmente en plataformas aéreas. "jemplos de estos sensores son las cámaras fotográficas, cámaras de tele+isión A+idicónB y el ojo Cumano.

Explorador de Barrido

"s un sistema de detección electrónica con un mecanismo de óptica similar al de la fotograf4a, el cual permite e?plorar sistemáticamente la superficie terrestre, facilitando la transmisión a distancia de las imágenes captadas.

12


;adiómetro de microondas

6o generador

'ensor -agnético

imágenes Gra+4metro

"spectrómetro de ourier

6o e?ploración

-onocromática

9olor Generador de imágenes

6atural 9ámara (nfrarroja

3asi+o 9olor infrarrojo 9ámara de %& 3lana "scáner "?ploración

sólido

Generador de imágenes

"scáner óptico D mecánico %ridimensional

'ensor

;adiómetro de microondas ;adiómetro de microondas ,lt4metro de microondas 6o

6o generador

e?ploración

imágenes

Laser medidor de profundidad Laser medidor de distancias

,cti+o

3lana "?ploración

,rreglo de radares pasi+os

Generador de ;adar de apertura real

imágenes %ridimensional

;adar apertura sintética

!IGURA 22 TIPOS DE SENSORES uente# $%Ce ;emote 'ensing %utorial) /r. 6icColas -. 'Cort, 'r. !010. Adaptado por el autorB.

1


9uenta con un espejo mó+il oscilatorio, 5ue permite e?plorar una franja de terreno por ambos lados. (nmediatamente después de ser captada, la radiancia recibida se en+4a a detectores 5ue la amplifican y la con+ierten en una señal eléctrica asignándole un +alor numérico Aigura !.3B. "stos +alores se reciben a determinados inter+alos, los cuales determinan la unidad m4nima de información ad5uirida por el sensor, la cual se denomina pi?el. Los pi?eles están relacionados con el tipo de superficie obser+ada. Los e?ploradores de barrido multiespectral descomponen la señal en diferentes longitudes de onda y son en+iadas a un detector sensible a dicCa longitud de onda. %rabajan en longitudes de onda mayores del +isible Ainfrarrojo y térmicoB, además se puede manipular la información captada por los sensores digitalmente y trabajarla en la computadora.

!IGURA 2) DIAGRAMA DE UN E*PLORADOR DE +ARRIDO uente# $%Ce ;emote 'ensing %utorial) /r. 6icColas -. 'Cort, 'r. !010. Adaptado por el autorB

1E


Explorador de Empuje

"l dispositi+o de e?ploración es un arreglo de detectores 5ue permite registrar la energ4a de una franja de la superficie terrestre en forma simultánea, aumentando el campo de +isión del sensor. "n+4an la señal a los detectores por franja, en lugar de pi?el, lo cual agili@a la transmisión de datos. 9ada banda espectral re5uiere su propio arreglo de detectores, esto se traduce en una mayor resolución espacial sin sacrificar la resolución espectral Aigura !.2B. Una limitante de estos e?ploradores es 5ue su e?ploración se limita al espectro +isible e infrarrojo cercano. "l sistema de detectores del satélite '8% en su modo multibanda es un ejemplo de la utili@ación de esta tecnolog4a.

!IGURA 2, DIAGRAMA DE UN E*PLORADOR DE EMPU-E uente# $%Ce ;emote 'ensing %utorial) /r. 6icColas -. 'Cort, 'r. !010 Adaptado por el autorB

1F


Tubos de Vidicón

'u funcionamiento es similar al de la cámara de tele+isión, la imagen se enfoca sobre un foco conductor, construyéndose una réplica electrónica de la imagen original. uede trabajar en forma pancromática o multibanda.

Radiómetros de Microondas

"stos sensores operan en longitudes de onda larga, generalmente 1 y 100 mm. or lo tanto, su funcionamiento no se +e afectado por las condiciones atmosféricas ni de iluminación. "stán compuestos de un elemento direccional, un receptor Arecepción y amplificación de microondasB y un detector. 'u des+entaja es 5ue cuenta con una resolución espacial baja.

SENSORES ACTIVOS /etectan la respuesta reflejada por objetos Ao la superficie terrestre en generalB a los 5ue se les suministra energ4a generada artificialmente por el mismo sensor. "stos sistemas tienen la +entaja de poder operar en Corarios nocturnos o superficies con cobertura nubosa, también son utili@ados para estudios oceanográficos. Los más utili@ados son el radar y lidar. "jemplos de estos son los programas ;/;'%, *";', ";' y '(;.

Radar

"s un radiómetro acti+o, trabaja en la banda de microondas entre 0.1 cm y 1 m. Gracias a su fle?ibilidad puede trabajar en cual5uier condición atmosférica. 'u des+entaja es 5ue tienen una baja resolución espacial, debido al escaso diámetro de la antena.

Lidar (Light Detection and Ranging)

"l lidar trabaja de manera similar al radar pero con tecnolog4a láser, dicCo láser emite pulsos de lu@ polari@ada entre el ultra+ioleta y el infrarrojo cercano. 'e utili@an principalmente para topograf4a de precisión desde a+iones. "?isten tres tipos# de resonancia, absorción diferencia y de fluorescencia inducida. 9abe mencionar 5ue el lidar de fluorescencia inducida permite detectar mancCas de aceite, algas y contaminantes del agua.

1


22 CARACTER.STICAS DE LOS SISTEMAS SENSORES Las caracter4sticas de un sistema sensor son# T%'o /e (r0%ta Resol1&%(n ;adiométrica "spacial "spectral %emporal

• • • •

CARACTER.STICAS OR+ITALES "l tipo de órbita del satélite está relacionada con el objeti+o de la misión, +elocidad, de la distancia a la %ierra y los patrones de obser+ación re5ueridos para lle+arla a cabo# monitoreo continuo, cobertura deseada a ciertos inter+alos de tiempo, cobertura global. Los parámetros 5ue definen el tipo de órbita se presentan en el cuadro !.1.

CUADRO 2" PARMETROS 3UE DETERMINAN EL TIPO DE ÓR+ITA

PARMETRO !orma

In&l%na&%(n Per%o/o Re&1rren&%a

NOM+RE 9ircular "l4ptica arabólica Iiperbólica "cuatorial# "n el plano del ecuador 'emiDolar# 8blicua al eje del "cuador olar# 8blicua al eje de la %ierra Geoes4ncrona Ielios4ncrona ;ecurrente 'emiDrecurrente

uente# $%Ce ;emote 'ensing %utorial) /r. 6icColas -. 'Cort, 'r. !010 Adaptado por el autorB

"n los sistemas de percepción remota las órbitas más utili@adas son las órbitas geoestacionarias y polares.

1H

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVAL ACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Sensores y Platafor as

Ór0%ta Geoesta&%onar%a 'ituad s sobre el " uador, de altitudes Casta 3E00 >m. L s satélites c n esta órbit se mue+en en la mis a dirección de la %ierra su +elocida se ajusta p ra mantene su posición sobre un pu to deter inado de la superficie terrestre. 9uando una órbita geos4ncrona se manti ne en el plano ecuatorial, recibe el nombre de eoestacionaria Aigura !.B. Las principales +entajas de los s télites con órbitas geoestacionarias son# •

•

•

8bser+an ermanente ente una determinada porción de la superficie terrestre, os satélites geoestacionari s colocados en polos o uestos podr4an proporci nar una +isión de todo el laneta. La gran área de +isión y el corto per4odo de repetición los Ca en muy 7tiles para estudios meteoroló icos y ocean gráficos. Uso efecti+o de las telecomunicaciones.

-ient as 5ue, las principales des+entajas de los satélites con órbitas geoestacionarias son# • •

6o se obtiene una resol ción acepta le sobre las regiones pol res. Las dificult des técnica y económicas de poner un satélite n una órbit alta sin po er asegurar u desempeño adecuado d los sensore a bordo.

!IGURA 24 ÓR+ITA GEOEST CIONARIA  ente# $La %ierra a &ista de 'atélite, (ntrod cción a la %el detección) *ordi &i+ancos, lbert Llastar i, -nica Grau, /aniel &i+a cos. !00.

Ór0%ta Polar 'u alt ra oscila en re 300 y 1 0 >m, giran en un plano paralelo al je de rotaci n de la %ierra. "stos atélites pasan sobre un determinado punto a la misma Cora cada d4a, y con cada +uelta se escanea una nue+a franja de la uperficie de terrestre, se re5uieren ci rto n7mero de +ueltas p ra obten r toda la superficie del pl neta. lgun s satélites scanean un franja anc a cada +e@ cubriendo l totalidad e la superficie terrestre en pocas +ueltas. 'in mbargo, los llamados satélites de alta resolución, captan fran as muy finas y por lo tanto tardan mucCo m s tiempo en completar la totalidad e la superficie Aigur !.EB.

!0

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVAL ACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Sensores y Platafor as

Las principales +entajas de los s télites con órbitas polares son# •

•

La facilidad técnica y ec nómica de olocar el sis ema en una órbita baja de obtener un desempeñ adecuado de los sensores a bordo. La posibilidad de au?ilia el sistema con misiones ripuladas.

-ient as 5ue, las principales de +entajas de los satélites con órbitas p lares son# • •

La frecuencia de cobert ra es baja, del orden de d4as a seman s. La pérdida de datos por cobertura nubosa, pe5ueña área de c bertura y ba a recurrenci .

!IGURA 5 ÓR+ITA P LAR  ente# $La %ierra a &ista de 'atélite, (ntrod cción a la %el detección) *ordi &i+ancos, lbert Llastar i, -nica Grau, /aniel &i+a cos. !00.

RESOLUCIÓN 'e refiere a la Cabilidad de registrar información de de alle, discriminándola. La precisión de la información obtenida no sólo se refiere al etalle espa ial 5ue proporciona el s nsor, sino 5ue tambi n al n7mero y ancCura d las bandas ue alberga, su frecuencia temporal a su capacidad de para distinguir +ariaciones en la energ4a d tectada.

Resol1&%(n Es'a&%al 'e refi re al objeto más pe5ueñ 5ue puede ser distingui o sobre una imagen, es decir, la m4ni a unidad de información incluida n la imagen se denomi a pi?el. 'e mide en unida es de longit d sobre l terreno y depende de l apertura fo al del senso y altura sobre la superficie.

!1


"l 9uadro !.! muestra la resolución espacial de algunos sistemas sensores y la igura !.F muestra la representación de la resolución espacial.

CUADRO 22 RESOLUCIÓN ESPACIAL DE ALGUNOS SISTEMAS SENSORES

SISTEMA SENSOR 3UIC8+IRD I8ONOS SPOT9:RV LANDSAT6;79ETM< ENVISAT9MERIS NOAA9AV:RR METEOSAT

CO+ERTURA 6m7 !. 2?2 !0 J !0 E0 ? E0 300 K 1!00 1100 ? 1100 000 ? 000

uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011 Adaptado por el autorB

/imensión "spacial D ilaK9olumna 9oordenadas ;esolución "spacial D %amaño del pi?el

!IGURA 2; REPRESENTACIÓN DE LA RESOLUCIÓN ESPACIAL uente# $Guide to 'atellite ;emote 'ensing of tCe -arine "n+ironment) (ntergo+ernmental 8ceanograpCic 9ommission, U6"'98. 1HH!.

Resol1&%(n Es'e&tral (ndica el n7mero y amplitud de las bandas espectrales 5ue puede detectar un sistema sensor. "ste brindará información más detallada mientras más bandas proporcionen y más estrecCas sean. La igura !. muestra la representación de la resolución espectral.

!!


/imensión "spectral D 6umero de bandas espectrales ;esolución "spectral D $ncCo) de bandas espectrales

!IGURA 2= REPRESENTACIÓN DE LA RESOLUCIÓN ESPECTRAL uente# $Guide to 'atellite ;emote 'ensing of tCe -arine "n+ironment) (ntergo+ernmental 8ceanograpCic 9ommission, U6"'98. 1HH!.

Resol1&%(n Ra/%om>tr%&a "s la capacidad 5ue tiene el sistema de detectar +ariaciones en la radiancia espectral 5ue recibe, es decir, el n7mero má?imo de ni+eles digitales 5ue puede detectar un sensor ópticoDelectrónico. Los primeros sensores ofrec4an desde E2 Aojo CumanoB Casta 1! ni+eles digitales, actualmente el 68D&I;; ofrece más de 10!2. La igura !.H muestra la representación de la resolución radiométrica.

/imensión ;adiométrica D &alores numéricos de pi?eles ;esolución ;adiométrica D 6i+eles de intensidad

!IGURA 2? REPRESENTACIÓN DE LA RESOLUCIÓN RADIOM@TRICA uente# $Guide to 'atellite ;emote 'ensing of tCe -arine "n+ironment) (ntergo+ernmental 8ceanograpCic 9ommission, U6"'98. 1HH!

!3


Resol1&%(n Tem'oral 'e refiere a la frecuencia con 5ue el sensor ad5uiere datos de la misma porción de la superficie terrestre. "l ciclo de cobertura esta función de la órbita del satélite Aaltura, +elocidad, inclinaciónB, as4 como del diseño del sensor, principalmente al ángulo de obser+ación y de abertura. "l 9uadro !.3 muestra la resolución temporal de algunos sistemas sensores y la igura !.10 muestra la representación de la resolución temporal.

CUADRO 2) RESOLUCIÓN TEMPORAL DE ALGUNOS SISTEMAS SENSORES

SISTEMA SENSOR CICLO CO+ERTURA 3UIC8+IRD 1 a 3. d4as I8ONOS 3 d4as SPOT9:RV !E d4as LANDSAT6;79ETM< 1E d4as ENVISAT9MERIS 3 d4as NOAA9AV:RR E Crs METEOSAT 30 minutos uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011 Adaptado por el autorB

/imensión %emporal D 8bser+aciones repetidas del objeto ;esolución %emporal D %iempo entre obser+aciones

!IGURA 2" REPRESENTACIÓN DE LA RESOLUCIÓN TEMPORAL uente# $Guide to 'atellite ;emote 'ensing of tCe -arine "n+ironment) (ntergo+ernmental 8ceanograpCic 9ommission, U6"'98. 1HH!

!2


2) PRINCIPALES SAT@LITES DE LOS RECURSOS NATURALES Y METEOROLÓGICOS Los satélites meteorológicos proporcionan datos actuali@ados de las condiciones meteorológicas 5ue afectan a grandes áreas geográficas Ae?cepto las regiones polaresB.

SAT@LITES METEOROLÓGICOS DE ÓR+ITA GEOESTACIONARIA ctualmente están en operación cinco satélites# • • • • •

G8"' " A"steB y G8"'  A8esteB A"".UUB G-' A*apónB G8-' A;usiaB (6'% A(ndiaB -"%"8'% de la gencia "spacial "uropea A"'B

+ANDA VISI+LE

+ANDA IN!RARRO-O T@RMICO

VAPOR DE AGUA !IGURA 2"" IMGENES DEL SAT@LITE GOES ESTE MOSTRANDO EL TERRITORIO NACIONAL uente# 'er+icio -eteorológico 6acional. !011

!


'us caracter4sticas comunes son# • • •

lta resolución temporal# 30 minutos. :aja resolución espacial# !. a  >mKp4?el 9aptan las bandas# &isible, infrarrojo térmico y +apor de agua.

La igura !.11 muestra las diferentes bandas usadas por el 'er+icio -eteorológico 6acional, utili@adas para detectar y dar seguimiento a fenómenos meteorológicos se+eros Atormentas, frentes fr4os o CuracanesB. %ambién se usan para estimar la intensidad de la precipitación. "sta información se usa en la elaboración pronósticos meteorológicos para cada región del pa4s. Meteosat "ste satélite cuenta con dimensiones de !.1 m de diámetro y 3.1Hm de alto. Gira a 100 rpm sobre su eje principal. "n cada giro, escanea una franja de  >m de ancCo del este al oeste. La franja está di+idida en !.00 áreas de escaneado. La figura !.1! muestra una imagen del satélite -eteosat y el cuadro !.2 algunas especificaciones de su sistema sensor.

!IGURA 2"2 IMAGEN CONCEPTUAL DEL SAT@LITE METEOSAT uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011

!E


CUADRO 2, ESPECI!ICACIONES T@CNICAS DEL SISTEMA SENSOR MSS SISTEMA DE SENSOR

MSS

RESOLUCIÓN ALTITUD RESOLUCIÓN !RECUENCIA ESPECTRAL OR+ITAL ESPACIAL 6m7 TEMPORAL 6Bm7 6m7 canal 1# !00N!00 0.2 M 1.1 canal !# Geoestacionario 000N000 3E000 10. M 1!. 30 min canal 3# 000N000 .F M F.1 uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011

PERIODO OPERACIONAL

!3K11K1HFF D

SAT@LITES METEOROLÓGICOS DE ÓR+ITA POLAR Los más conocidos son los de la serie 68 A6ational 8ceanograpCic and tmospCeric dministrationB, están en órbita desde 1HF0. "l más moderno es el 68 68 D11, e5uipado con radiómetros a+an@ados de resolución muy ele+ada A&I;;B 5ue escanean en cinco canales. Gracias al escáner &I;; se pueden confeccionar mapas de +egetación y formación de las nubes, medir la temperatura y la Cumedad de la atmósfera y la superficie terrestre. demás del escáner &I;; Acuyas especificaciones técnicas pueden +erse en el cuadro !.B, disponen de los sensores %8-', ':U&K! y ";:". "l sensor %8-' mide la concentración de 8@ono.

CUADRO 24 ESPECI!ICACIONES T@CNICAS DEL SISTEMA SENSOR AV:RR SISTEMA DE SENSOR

AV:RR

RESOLUCIÓN RESOLUCIÓN ALTITUD !RECUENCIA ESPECTRAL ESPACIAL OR+ITAL TEMPORAL 6Bm7 6m7 6m7 canal 1# 0. M 0.E canal !# 0.F! M 1.10 0 >m, canal 3# 1100N1100 E Coras cuasipolar, 3. M 3.H3 Celiosincrónica canal 2# 10.30 M 11.30 canal # 11.0 M 1!.0 uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011

PERIODO OPERACIONAL

1H3 D

!F


2, PRINCIPALES SAT@LITES USADOS EN PERCEPCIÓN REMOTA 'on satélites de órbita polar diseñados para la obser+ación del medio ambiente de la %ierra y la e+aluación de sus recursos naturales.

LANDSAT Los satélites Landsat disponen de dos sensores, MSS AMultispectral scanner B y TM TM A AThematic mapper B, B, de E y  bits de mayor resolución radiométrica respecti+amente. respecti+amente. "l satélite Landsat F incorpora el sensor ETM A ETM AEnhanced Thematic Mapper B 5ue añade a las bandas ya disponibles en el %-, un canal pancromático con resolución espacial de 1 metros. 'u órbita se sit7a a F0
!IGURA 2") IMAGEN CONCEPTUAL DEL SAT@LITE LANDSAT uente# 6'. !010

!


!H

CUADRO 25 CARACTER.STICAS T@CNICAS DE LA SERIE LANDSAT PERIODO OPERACIONAL

ALTITUD 6m7

!RECUENCIA TEMPORAL

SENSOR

;:& Lan/sat "

!3K0FK1HF! 0EK01K1HF

H1

1 -''

Lan/sat 2

!!K01K1HF !K0!K1H!

H1

1

0K03K1HF 31K11K1H!

H1

1 -''

%Lan/sat ,

1EK0FK1H! 0!K1H3

F10

1E

-''

9anal 1# 0.0 M 0.F

20 ? 20

9anal 2# 0.0 M 0.E0 9anal # 0.E0 M 0.F0 9anal E# 0.F0 M 0.0 9anal F# 0.0 M 1.10 9anal 1# 0.2 M 0.! 9anal !# 0.! M 0.E0 9anal 3# 0.E3 M 0.EH 9anal 2# 0.FE M 0.H0 9anal # 1. M 1.F 9anal E# 10.20 M 1!.0 9anal F# !.0 M !.3 9anal 2# 0.0 M 0.E0 9anal # 0.E0 M 0.F0 9anal E# 0.F0 M 0.0 9anal F# 0.0 M 1.10

FH ? FH FH ? FH FH ? FH FH ? FH 30 ? 30 30 ? 30 30 ? 30 30 ? 30 30 ? 30 1!0 ? 1!0 30 ? 30 FH ? FH FH ? FH FH ? FH FH ? FH

Lan/sat 4

01K03K1H2

F10

1E

(déntico al Landsat 2

Lan/sat 5

0K10K1HH3 0K10K1HH3

F0

1E

allos en el sistema

Lan/sat ;

1K02K1HHH

RESOLUCIÓN ESPACIAL 6M7 0 ? 0 0 ? 0 0 ? 0 FH ? FH FH ? FH FH ? FH FH ? FH

(déntico al Landsat 1 ;:&

Lan/sat )

+ANDA INTERVALO ESPECTRAL 6BM7 9anal 1# 0.2 M 0.F 9anal !# 0. M 0DE 9anal 3# 0.F0 M 0.3 9anal 2# 0.0 M 0.E0 9anal # 0.E0 M 0.F0 9anal E# 0.F0 M 0.0 9anal F# 0.0 M 1.10

9anal 1# 0.2 M 0.! 9anal !# 0.! M 0.E0 9anal 3# 0.E3 M 0.EH 9anal 2# 0.FE M 0.H0 F0 1E "%9anal # 1. M 1.F 9anal E# 10.20 M 1!.0 ancromática# 0.0 M 0.F3 uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011 Adaptado por el autorB

30 ? 30 30 ? 30 30 ? 30 30 ? 30 30 ? 30 E0 ? E0 1 ? 1


SPOT "l proyecto '8% A'ysteme robatoire dO8bser+ation de la %erreB es una iniciati+a francesa en colaboración con :élgica y 'uecia. "l primer lan@amiento de esta serie fue en 1HE y Casta la fecCa se Can puesto en órbita  satélites. "l más reciente 'potD se puso en órbita el 2 de mayo del !00!. Los satélites se sit7an en órbita Celios4ncrona casi polar con una frecuencia de paso de !E d4as. Los satélites 1, ! y 3 contaban con el sensor I;& AIigC ;esolution &isibleB 5ue proporcionaba imágenes las bandas +isible e infrarrojo cercano del espectro electromagnético. %iene mayor resolución espacial 5ue el Landsat. "n el 9uadro !.F se muestran las bandas espectrales y resoluciones de la serie 'pot, mientras 5ue la igura !.12 una imagen conceptual del satélite '8%.

!IGURA 2", IMAGEN CONCEPTUAL DEL SAT@LITE SPOT uente# 'pot (mage. !010.

30


CUADRO 2; +ANDAS ESPECTRALES Y RESOLUCIONES DE LA SERIE SPOT

SENSORES

ESPECTRO ELECTROMAGN@TICO

TAMAO DE P.*ELES

+ANDAS ESPECTRALES

S'ot 4

ancromático :1# +erde :!# rojo :3# infrarrojo cercano :2# infrarrojo medio A-(;B

!, m o  m 10 m 10 m 10 m !0 m

0.2 D 0.F1 Pm 0.0 D 0.H Pm 0.E1 D 0.E Pm 0.F D 0.H Pm 1. D 1.F Pm

S'ot ,

-onoespectral :1# +erde :!# rojo :3# infrarrojo cercano :2# infrarrojo medio A-(;B

10 m !0 m !0 m !0 m !0 m

0.E1 D 0.E Pm 0.0 D 0.H Pm 0.E1 D 0.E Pm 0.F D 0.H Pm 1. D 1.F Pm

S'ot " S'ot 2 S'ot )

ancromático :1# +erde :!# rojo :3# infrarrojo cercano

10 m !0 m !0 m !0 m

0.0 D 0.F3 Pm 0.0 D 0.H Pm 0.E1 D 0.E Pm 0.F D 0.H Pm

uente# 'pot (mage. !011.

"n el satélite '8%D2 se modificaron los sensores, introduciéndose el I;&(; 5ue añade a los canales del I;& una banda infrarroja. 'e incorporó también el sensor &"G"%%(86 orientado al seguimiento diario de la cobertura +egetal a escala regional o planetaria Ala ancCura de imagen es de !!0
31


ENVISAT "l "n+isat, de la gencia "spacial "uropea, es actualmente el satélite medioambiental más a+an@ado del mundo. "ntre los parámetros 5ue detecta se incluyen la presencia de gases en la atmósfera, concentración de fitoplancton en los mares y corrientes submarinas o incendios en @onas muy alejadas. "n el 9uadro !. se muestran las caracter4sticas técnicas de los sistemas sensores del "6&('%, mientras 5ue la igura !.1 una imagen del satélite '8%.

CUADRO 2= CARACTER.STICAS T@CNICAS DE LOS SISTEMAS SENSORES DEL ENVISAT

SISTEMA SENSOR

RESOLUCIÓN ESPECTRAL 6Bm7

RESOLUCIÓN ESPACIAL 6m7

ANC:URA DE ESCANEADO 6m7

!RECUENCIA TEMPORAL

ASAR

,E cm A9DbandaB

30N30 10N10 1000N1000

100 K 200

3 d4as K +ariable

300 K 1!00

1!0

R3 d4as

MERIS

AATSR

GOMOS SCIAMA C:Y MIPAS

1 canales# 0,3H0 D 1,020 canal 1# 1, D 1,E2 canal !# 3, D 3,H3 canal 3# 10,2 D 11,3 canal 2# 11, D 1!, canal # 0,E canal E# 0,EH canal F# 0,0.E -ediciones atmosféricas

1000N1000

00

RE d4as

D

D

1 d4a

uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011

ALTITUD OR+ITAL

PERIODO OPERACIONAL

00 >m, cuasipolar CelioD sincrónica

-ar@o !00! D R

3!


igura !.1 (magen del satélite "6&('% uente# "' Agencia "spacial "uropeaB. !011

TERRA ue puesto en órbita por la 6' el 1 de diciembre de 1HHH. "s el primero del programa "artC 8bser+ing 'ystem A"8'B, en el 5ue participan las agencias espaciales de ""UU, 9anadá y *apón. 'u objeti+o cient4fico es el de efectuar la primera +erificación completa de la salud del planeta %ierra. "n particular, la misión está diseñada para estudiar el funcionamiento de los ciclos del carbono y de la energ4a. %erra dispone de cinco sensores 5ue miden aspectos espec4ficos de nuestro planeta# '%"; Ad+anced 'paceborne %Cermal "mission and ;eflection ;adiometerB otosensor desarrollado para obtener mapas detallados de la temperatura, reflectancia y ele+ación de la superficie terrestre. 9";"' A9louds and tCe "artCOs ;adiant "nergy 'ystemB -ide el balance global de radiación de la %ierra. porta también datos sobre las propiedades de las nubes y su papel en los flujos de radiación desde la superficie terrestre Casta las @onas altas de la atmósfera.

33


-('; A-ultiDangle (maging 'pectroD;adiometerB "?plora la superficie terrestre con nue+e cámaras, cada una de ellas apuntando a un ángulo de obser+ación diferentes. Las imágenes 5ue toman son en cuatro bandas# a@ul, +erde, rojo, e infrarrojo pró?imo. "ste modelo de captación distinguir los diferentes tipos de nubes, los aerosoles y las cubiertas de la superficie terrestre. -8/(' A-oderateDresolution (maging 'pectroradiometer B "scanea cada punto del planeta cada 1 o ! d4as en 3E bandas espectrales. Gracias a esta amplia capacidad de captación, este sensor percibe más datos de los signos +itales de la %ierra 5ue los otros sensores del satélite %erra. %ambién mide el porcentaje de la superficie de la %ierra cubierta por nubes. 9ombinando las lecturas de -8/(' con los datos de -('; y 9";"', es posible establecer el impacto de nubes y aerosoles en el balance energético de la %ierra. /etecta emisiones de incendios. -8(%% A-easurement of ollution in tCe %ropospCereB /iseñado para captar datos de la baja atmósfera y obser+ar su interacción con la biosfera marina y terrestre. 9on los datos 5ue aporta se estudia la distribución, el transporte y las fuentes de monó?ido de carbono y de metano en la atmosfera.

EO9" Lan@ado el !1 de 6o+iembre del año !000 y es la continuación de las misiones Landsat. 9uenta con tres sensores de teledetección# ALI A d!anced Land "mager B 9aptador de (mágenes %errestres :y'er%on A"maging #pectrometer B "s el primer sensor Ciperespectral desde satélite. /ispone de !!0 bandas 5ue cubren de 0.2 M !. Pm con 30 metros de resolución. 9ada escena cubre F. J 100
IRS 6In/%an Remote Sens%n# Satell%te7 "l primer satélite de la familia el (;'D19 fue lan@ado el ! de /iciembre de 1HH por un coCete ruso. %ienen una órbita Celios4ncrona, de H0F >m de altitud y frecuencia de paso de !2 d4as. /ispone de los sensoresL('' A2 bandas espectralesB y i' Aide ield 'ensorB especiali@ado en estudios de +egetación.

32


SATELITES DE ALTA RESOLUCIÓN 'on instrumentos muy complejos, con una demanda creciente por sus numerosas aplicaciones en campos muy di+ersos como# la cartograf4a, la identificación de recursos naturales, la gestión de riesgos y la defensa. Los más destacados son los siguientes#

"'#

'atélite comercial puesto en órbita en 'eptiembre del 1HHH. (<868' puede distinguir objetos de menos de un metro cuadrado en el suelo. "ste ni+el de resolución, desde una altitud de órbita de E0 >m representa un a+ance considerable en resolución de imagen comparado con los sitemas anteriores. 'atélite (<868'

Datos t>&n%&os Srbita Celios4ncrona# E1 >mT 12 órbitas al d4a a F >mKseg. ;esolución en blanco y negro# 1 m. ;esolución e imágenes a color A2 bandasB 2 m. Las imágenes cubren una superficie de 11 >m ? 11 >m. "s programable y su toma de imágenes orientable, permite re+isar un mismo sitio en menos de 3 d4as.

*+"&'B"RD

=uic>:ird, lan@ado en 8ctubre de !001, es el satélite comercial de mayor resolución 5ue Cay en funcionamiento. ;ecoge imágenes de la superficie de la %ierra durante las Coras de sol, está diseñado para cubrir grandes áreas con gran eficacia y precisión, puede ad5uirir anualmente imágenes de Casta F millones de metros cuadrados de la superficie de la %ierra. plicaciones a la cartograf4a, urbanismo, in+estigación meteorológica y +igilancia militar. 'atélite =U(9<:(;/

Datos t>&n%&os Srbita Celios4ncrona de E00 m ? 1E, >m.

3


RBV"E,

'atélite comercial norteamericano de la empresa 8rbimage. Datos t>&n%&os ;esolución espacial# 1m en modo pancromático y 2m en modo multiespectral A2 bandasB. 9obertura de la escena# 
'atélite 8;:&("

-RM#T . /

'atélite de alta resolución operado por el 6'8 A6ational 'pace rogramme 8fficeB de %aiVan fué lan@ado el !0 de mayo de !002. Datos t>&n%&os ;esolución# de imágenes en blanco y negro de ! m de resolución, imágenes color de  m de resolución A2 bandas espectrales# infrarrojo cercano, rojo, +erde y a@ulB. 9obertura de !2 >m ? !2 >m por escena. ' 'atélite 8;-8'%D!

3E

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Procesamiento y Anáisis !e Imá"enes Sateitaes

#$

PROCESAMIENTO Y AN%LISIS DE IM%GENES SATELITALES

En percepción remota se deben comprender los datos proporcionados por los sensores para darles una interpretación adecuada. Dicho esto, es muy importante conocer las diferencias entre una imagen satelital y una fotografía. Las imágenes satelitales son captadas por medio de un fotosensor electrónico o mediante la respuesta producida por una emisión de radar. Su formato es digital, lo cual permite ue de su proceso de análisis se obtenga información más detallada. Las fotografías tienen un formato analógico, se obtienen mediante películas fotográficas y di!ersos procesos de re!elado uímico. Si se desean anali"ar primero deben ser con!ertidas a una imagen digital por medio de un escáner. El formato analógico guarda los datos continuamente, por e#emplo$ cuando se toma una foto, toda la información se e%tiende sobre la imagen. El formato digital guarda cada bloue de información diferenciadamente& al acercarnos con el "oom se !en cuadritos de distintas tonalidades. Se puede decir ue una imagen digital está compuesta por una matri" de cuadrados, los cuales se denominan pi%eles. 'n pi%el representa una unidad mínima de información de una imagen digital. La intensidad de cada pi%el corresponde al brillo promedio o intensidad de la radiación medida electrónicamente sobre el área ue se está e%plorando, dicha intensidad se define con un n(mero entero llamado ni!el digital )*D+.

l Banda 7 t r a c e Banda 6 s p E i o n Banda 5 c a z i l c a Banda 4 o L

NDi,j,7

Banda 3

NDi,j,6

Banda 2

NDi,j,5

Y Banda 1

NDi,j,4

ND1,1,1

NDi,j,3 NDi,j,2 NDi,j,1

ND i,1,1 Localizacion Espacial

x

&IGURA #$' ORGANI(ACIÓN DE UNA IMAGEN DIGITAL uente$ -undamentos de eledetección Espacial/, 0hu!ieco Emilio, 122. )4daptada por el autor+

37


En la igura 3.1 se presenta la organi"ación de una imagen digital y se obser!a ue tiene tres dimensiones$ las dos primeras corresponden a las coordenadas geográficas de la imagen, mientras ue la tercera se refiere a su dimensión espectral. Las filas de la matri" representan la dirección *orte6Sur, mientras ue las columnas la orientación este6Este. *ormalmente el *D de un pi%el !a de  )negro+ a 899 )blanco+, así se puede tener una imagen monocroma. :or con!ención, las medidas más intensas están codificadas en blanco y las más d;biles en negro. En la igura 3.8 se obser!an distintos tonos de grises y sus correspondiente *D.

&IGURA #$) DISTINTOS TONOS DE GRISES Y SU VALOR DE ND CORRESPONDIENTE$ uente$ ES4 )4gencia Espacial Europea+. 811

#$' PREPROCESAMIENTO Y RECTI&ICACIÓN DE LA IMAGEN 4l aduirir imágenes a tra!;s de sensores remotos, se presentan una serie de alteraciones debidas al proceso de captación de datos. Entonces es necesario preprocesar los datos captados antes de anali"arlos. Las correcciones ue se hacen son$ • • • •

RESTAURACIÓN DE L*NEAS O PI+ELES PERDIDOS 0uando el sensor no está funcionando correctamente puede suceder ue una línea o pi%el tenga !alores *D muy ba#os o nulos. Se pueden identificar en la imagen como líneas blancas o negras, o pi%eles aislados. :ara estimar el !alor *D de los pi%eles perdidos se considera ue los *D de los pi%eles !ecinos tienen a asociarse espacialmente. Es decir, los !alores de radiancia pro!enientes de una superficie terrestre tienden a correlacionarse con los !alores de superficies !ecinas. La solución a este problema es sustituir el *D del pi%el per dido por su !alor precedente o posterior.

 = 

)3.1+

35


Donde$



es el *D de la línea defectuosa i y la columna #

 es el *D del pi%el en la línea precedente, si estamos sustituyendo por una línea posterior el subíndice a utili"ar es 

,ANDEADO DE LA IMAGEN Los e%ploradores de barrido cuentan con !arios detectores por banda, su e%ploración se hace en !arias líneas simultáneamente. Estos detectores deben traducir la se>al detectada uniformemente para ue la radiancia recibida no se codifiue en *D distintos. El fenómeno de bandeado se debe a una mala calibración entre los detectores de banda ue forman el sensor y es especialmente !isible al e%plorar "onas de ba#a radiancia )"onas marinas o con sombra+. El efecto es periódico, ya ue cada detector registra una de cada n líneas )n ? numero de detectores por banda+. :ara corregir el bandeado se asume ue en caso de estar bien calibrado, los histogramas )*D !s recuencia+ obtenidos por cada detector serían similares entre si y similar al histograma global de la imagen ue se toma como referencia. :rimero se calculan los coeficientes de a#uste ai y bi para hacer una correlación lineal de cada uno de los detectores. 

 = 

)3.8+

 =  −  

)3.3+

Donde$ s

es la des!iación estándar del histograma global

si

es la des!iación estándar del histograma parcial

*D

es la media del histograma global

*Di

es la media del histograma parcial

Entonces los *D de la imagen se recalculan como$

′ =   + 

)3.@+

32


CORRECCIÓN ATMOS&-RICA En esta corrección se e!al(an y tratan de eliminar las distorsiones de la atmósfera ue causan ue los !alores de radiancia detectados por el sensor no correspondan e%actamente a la radiancia de la superficie terrestre. Estas distorsiones se deben principalmente a la dispersión y, en menor grado, a la atenuación ue sufre la r adiación de la atmósfera. La dispersión depende de la longitud de onda, así como de la presencia de !apor de agua y aerosoles !ariables en el tiempo y espacio. Debido a estas !ariaciones, la dispersión atmosf;rica no es constante en una imagen y puede haber "onas más afectadas ue otras. El m;todo más com(n para corregir la radiancia atmosf;rica es el de 0orrección del Aistograma por sus Balores Cínimos. Este m;todo considera ue las áreas correspondientes a "onas de sombra o agua clara deben presentar un !alor de radiancia muy cercana a cero. La corrección se efect(a al restar a todos los *D de cada banda el *D mínimo de esa misma banda, situando el histograma en cero.

CORRECCIÓN GEOM-TRICA Los datos obtenidos por un sensor pueden ser afectados por distorsiones geom;tricas debidas a la geometría del sensor, inestabilidad en la plataforma e incluso a la rotación de la ierra y su cur!atura. Las imágenes obtenidas no están referenciadas geográficamente, de tal forma ue se deben de transformar las coordenadas de la imagen en coordenadas cartográficas )siendo las más comunes las coordenadas 'C+ poder integrarla con otras capas de información o con otras imágenes en un entorno geográfico. :ara corregir todas las distorsiones geográficas a la !e", se reali"a una transformación dada con los siguientes polinomios$

 =  +   +  

)3.9+

 =  +   +  

)3.+

Donde$



es el numero de renglón



es el numero de columna

 y 

son las coordenadas del mapa

@


:ara hacer la transformación se deben calcular los coeficientes de los polinomios )a, a1, a8, b, b1, b8+ y seleccionar puntos ue puedan locali"arse en el mapa )%, y+ y en la imagen )renglón, columna+. Estos puntos deben ser perfectamente identificables en la imagen y mapa, además de ue no est;n su#etos a cambios temporales como por e#emplo carreteras, !ías de ferrocarril, presas, etc. Entre más puntos se seleccionen menor será el error en cuanto a su locali"ación real. La e%actitud de la transformación se obtiene con el promedio de los errores en los puntos de referencia, este error es llamado error medio cuadrático )
'$ M.to!o !e /ecino más 0r12imo. Sit(a en cada pi%el de la imagen corregida el !alor del pi%el más cercano en la imagen original. Es la solución más rápida y la ue supone menor transformación de los !alores originales. Su principal incon!eniente radica en la distorsión ue se produce en rasgos lineales de la imagen )como carreteras+, ya ue una !e" corregidas aparecerían como líneas uebradas.

)$ Inter0oaci1n 3iinea. Se promedian los !alores de los cuatro pi%eles más cercanos de la imagen original. Este promedio se pondera seg(n la distancia del pi%el original al corregido. Este m;todo reduce el efecto de distorsión en rasgos lineales pero difumina los contrastes espaciales de la imagen original.

#$ 0on/o4ci1n c53ica$ Se considera un promedio ponderado de los 1 pi%eles más pró%imos. La imagen corregida es la más correcta pero se reuiere de un !olumen de cálculo mucho mayor.

@1


Imagen Original

Vecino mas próximo

Imagen Corregida

Interpolación Bilineal

Convolución Cúbica

&IGURA #$# DI&ERENTES M-TODOS DE INTERPOLACIÓN uente$ -undamentos de eledetección Espacial/, 0hu!ieco Emilio, 122. )4daptada por el autor+

#$) PROCESAMIENTO Y AN%LISIS DIGITAL DE LA IMAGEN Despu;s de ue la imagen se ha sometido a los procesos de corrección radiom;trica y geom;trica, se procede a me#orar la interpretación !isual de la imagen para ue los datos de inter;s presentes en ella sean más e!identes.

REALCE DE IMAGEN Reace !e Contraste El ob#eti!o del realce de contraste es me#orar la interpretación !isual de una imagen, haciendo e!identes las características en la escena. El o#o humano es e%celente en distinguir las características especiales de una imagen, pero pobre en la discriminación de diferencias sutiles como la reflectancia. 'sando las t;cnicas de realce de contraste, estas peue>as diferencias se !uel!en fácilmente obser!ables. Las t;cnicas utili"adas para el realce de contraste son$

@8


Expansión Lineal

Es el realce de contraste más simple. 'n !alor de *D mínimo del histograma original se asigna al negro e%tremo )+, y el *D má%imo se asigna al blanco e%tremo )899+& el resto de los !alores se distribuyen linealmente entre ambos e%tremos. 'n incon!eniente es ue al usar el *D mínimo en cero y el má%imo en 899 toda!ía produce, en la mayoría de los casos, una imagen bastante obscura. ncluso aunue todos los tonos de gris sean utili"ados, la mayora de los pi%eles son desplegados en gris medio. 8ISTOGRAMA

Balores de la imagen

*i!eles Desplegados

&IGURA #$6 REALCE DE CONTRASTE POR E+PANSIÓN LINEAL$ uente$ -undamentals of
Histograma Ecualizado

Es una t;cnica de e%pansión no lineal. Los *D son redistribuidos considerando su frecuencia. Es decir, auellos *D con el mayor n(mero de pi%eles serán los ue, proporcionalmente, ocupen un mayor ámbito de !isuali"ación en el monitor. Esta t;cnica ofrece me#ores resultados ue los de la e%pansión lineal.

8ISTOGRAMA

Balores de la imagen

*i!eles Desplegados

&IGURA #$7 REALCE DE CONTRASTE POR 8ISTOGRAMA ECUALI(ADO$ uente$ -undamentals of
@3


Expansión Espacial de Contraste.

Es muy similar a la e%pansión lineal, sólo ue en esta t;cnica se restringe el contraste a un ámbito específico de *D en donde la cubierta de inter;s se manifieste con mayor claridad )igura 3.+. Esta t;cnica es muy usada cuando se uiere resaltar solamente cierto tipo de cubierta, por e#emplo agua.

&IGURA #$; IMAGEN ANTES Y DESPU-S DE SER SOMETIDA A LA E+PANSIÓN ESPACIAL DE CONTRASTE$ uente$ -undamentals of
Reace Loca o Es0acia Los procedimientos de realce espacial modifican los !alores de pi%eles en una imagen. 0om(nmente se usan filtros para corregir y restaurar imágenes afectadas por un mal funcionamiento del sistema& tambi;n se usan para real"ar las imágenes para una interpretación !isual y e%traer ciertas características de la imagen. Los filtros espaciales están dise>ados para resaltar o suprimir las características específicas de una imagen en función de su frecuencia espacial. La frecuencia espacial se refiere a la desigualdad en las !ariaciones de los *D en una imagen. En áreas de frecuencia espacial alta, los *D cambian abruptamente sobre un n(mero relati!amente peue>o de pi%eles y se les conoce como imágenes ásperas. Las áreas de imágenes sua!es se caracteri"an por una frecuencia espacial ba#a, donde los *D cambian gradualmente sobre un gran n(mero de pi%eles. 'n filtro de ba#o paso sir!e para filtrar frecuencias altas obteniendo como resultado una imagen con apariencia sua!e y homog;nea )igura 3.7+. Este filtro es utili"ado para restaurar errores aleatorios ue pueden presentarse en los *D de la imagen.

&IGURA #$9 IMAGEN ANTES Y DESPU-S DE SER SOMETIDA AL &ILTRO DE ,A:O PASO$ uente$ -undamentals of
@@


Los filtros de paso alto funcionan de forma contraria a los filtros de ba#o paso y sir!en para agudi"ar la aparición de los detalles finos de una imagen )igura 3.5+. Estos filtros se encargan de acentuar las frecuencias altas y disminuir frecuencias ba#as. Dentro de los filtros de alto paso se encuentran los filtros gradiente o direccionales y están dise>ados para destacar características lineales o bordes, tales como caminos o límites del campo. Estos filtros tambi;n se pueden dise>ar para me#orar características ue están orientadas en cierta dirección.

&IGURA #$< IMAGEN ANTES Y DESPU-S DE SER SOMETIDA AL &ILTRO DE ALTO PASO$ uente$ -undamentals of
VISUALI(ACIÓN DE IM%GENES MULTI,ANDA La información de energía electromagn;tica capturada se almacena en diferentes bandas separadas dependiendo del sensor con las ue fue recopilada la información. Dichas bandas, pueden integrarse en una composición de color y hacer tantas combinaciones de bandas como se reuiera. El o#o humano sólo es capa" de apreciar los colores a"ul, !erde y ro#o, siendo los demás colores combinaciones de estos tres. :or esta ra"ón se utili"an estos colores para las composiciones de color de la imagen. En la igura 3.2 se muestra las tres componentes de color y el resultado de la combinación de bandas en una imagen.

Com0osici1n !e Coor En esta composición se le asigna uno de los colores primarios a cada banda, en la igura 3.1 se presenta el cubo de color y las respecti!as combinaciones ue dan origen a los demás. 'na combinación de pi%eles con !alores de *D altos producen colores claros, mientras ue las combinaciones de pi%eles con *D ba#os producen colores obscuros. Dependiendo de la combinación específica de ro#o, !erde y a"ul se generara un color diferente.

@9


Despu;s se procede a almacenar los !alores para el ro#o, !erde y a"ul y a cada !alor representa una intensidad relati!a )con !alores de  a 899+. Las tres intensidades #untas definen el color final y los !alores de pi%eles de las 3 imágenes de entrada son usados para definir los !alores correspondientes a los pi%eles en la composición. :aso 1

:aso 8

:aso 3

&IGURA #$= RESULTADO DE LA COM,INACIÓN DE ,ANDAS EN UNA IMAGEN uente$ -he Landsat 7 0ompositor/. *ational 4eronautics and Space 4dministration )*4S4+. 818

&IGURA #$'> CU,O DE COLOR uente$ -0urso =ásico De eledetección 0on En!i/. Eduardo turrate, ES'D 4L4S S.L. 1225.

@


Com0osici1n !e &aso Coor ?C&C@ Esta composición las bandas se combinan de manera muy específica para crear una imagen de composición en color. El color ro#o se asigna a la banda del cercano infrarro#o, el !erde a la banda de ro#o !isible y el a"ul a la banda !isible del !erde. 4sí la !egetación aparecerá ro#i"a, el agua a"ulosa y el suelo en tonos gris y marrón. :ara las imágenes del Landsat )imágenes C+ la combinación ue es usada más frecuentemente es asignar los colores ro#o, !erde y a"ul a las bandas 9, @ y 3 respecti!amente )igura 3.11+.

&IGURA #$'' RESULTADO DE LA COM,INACIÓN DE ,ANDAS 76# DEL SAT-LITE LANDSAT 9$ uente$ -he Landsat 7 0ompositor/. *ational 4eronautics and Space 4dministration )*4S4+. 818

@7


TRANS&ORMACIONES DE LA IMAGEN Las transformaciones de imagen in!olucran la manipulación de m(ltiples bandas con datos, ya sea a partir de una imagen multiespectral o de dos o más imágenes de la misma área aduiridas en diferentes momentos )es decir, datos multitemporales de imágenes+. Las transformaciones de imagen tienen como ob#eti!o generar -nue!as/ imágenes de dos o más fuentes ue resaltan características particulares de inter;s, aportando más información ue las imágenes originales. Sin embargo, es difícil !er !arias bandas diferentes de una imagen al mismo tiempo. Entonces e%isten !arios m;todos para formar alg(n tipo de imagen compuesta ue redu"ca las bandas espectrales originales a una o dos, pero ue al mismo tiempo preser!e la información !isual (til de todas las bandas ue la conforman.

Esta!sticas M4ti3an!a La distribución de los !alores de los datos en una sola banda se representarse gráficamente usando un histograma y matemáticamente por las estadísticas de la !arian"a, la cual es una representación de las diferencias entre todos los !alores de los pi%eles y el !alor medio de la banda. La correlación entre dos o más bandas se representa gráficamente mediante una gráfica de dispersión y matemáticamente por las estadísticas de la co!arian"a. En la gráfica de dispersión, los puntos indican los !alores de los pi%eles y tiene dos dimensiones, en el e#e hori"ontal los !alores de una banda y en el e#e !ertical los !alores de la otra. Los !alores de la matri" de co!arian"a indican una correlación$ grandes !alores negati!os suponen una correlación negati!a y !alores positi!os una correlación positi!a y !alores de co!arian"a cercanos al cero indican una d;bil o nula correlación. Las bandas indi!iduales de una imagen multiespectral tienen una alta correlación frecuentemente, lo cual implica ue hay redundancia en los datos y la información se está repitiendo. :ara e!aluar el grado de correlación entre bandas indi!iduales puede usarse una matri" de correlación. Esta matri" es de co!arian"a y los !alores cercanos al cero representan una peue>a correlación. 'sando los coeficientes de correlación de la matri", las bandas ue presenten una correlación ba#a pueden e%cluirse y por lo tanto la mayor cantidad de información de la imagen será incluida en la composición multibanda.

Anáisis !e Com0onentes Princi0aes El ob#eti!o de esta transformación es reducir la dimensionalidad )es decir, el n(mero de bandas+, y comprimir la mayor cantidad de información de las bandas originales en un menor n(mero de

@5


bandas. Las Fnue!asF bandas

resultado

de

este procedimiento

estadístico se

denominan

componentes. Este proceso intenta ma%imi"ar )estadísticamente+ la cantidad de información )o !arian"a+ a partir de los datos originales en el menor n(mero de componentes nue!os. :or e#emplo una imagen multiespectral conformada por siete bandas puede ser transformada de tal manera ue los tres primeros componentes principales contengan más del 2 por ciento de la información de las bandas originales. Estas transformaciones, pueden ser usadas para me#orar la interpretación !isual o para reducir el n(mero de bandas utili"adas para los procedimientos de clasificación digital, anali"ados en la siguiente sección.

#$# CLASI&ICACIÓN DIGITAL Es la (ltima fase del procesamiento digital de imágenes. La clasificación de una imagen conlle!a operaciones ue identifican digitalmente y clasifican los pi%eles de la imagen definiendo su *D. Generalmente se lle!a a cabo utili"ando m(ltiples bandas, y en este proceso se asigna a cada pí%el una clase particular basada en su radiancia. Los procesos de clasificación se pueden di!idir en dos grandes subdi!isiones$ clasificación super!isada y clasificación no super!isada.

SUPERVISADA En la clasificación super!isada, el analista identifica en la imagen las muestras representati!as de los diferentes tipos de cobertura )categorías de inter;s+ en

la superficie. Estas muestras se

conocen como campos de entrenamiento. La selección de los campos de entrenamiento se basa en la familiaridad del analista con el área geográfica y su conocimiento de los tipos de cobertura presentes en la imagen. :or lo tanto, el analista es el ue !a a Fsuper!isarF la clasificación de un con#unto de clases específicas )igura 3.18+. 4 partir de los *D de los pi%eles pertenecientes a los campos para cada categoría, se calculan di!ersos elementos estadísticos$ media, des!iación estándar, n(mero de pi%eles con !alor predominante, n(mero total de pi%eles seleccionado. Esto para cada categoría y para todas las bandas ue inter!endrán en la clasificación.

@2

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Procesamiento y Anáisis !e Imá"enes Sateitaes *D

4lgoritmo

0ategorías de nter;s 4 ? 4gua = ? 4gricultura 0 ?
0lases Espectrales

&IGURA #$') CLASI&ICACIÓN SUPERVISADA uente$ -undamentals of
NO SUPERVISADA En este m;todo se definen las clases espectrales presentes en la imagen. Estas clases forman agrupaciones de pi%eles con un comportamiento espectral homog;neo, despu;s el usuario interpreta el significado de esas categorías )igura 3.13+.

4 ? 4gua = ? 4gricultura 0 ?
&IGURA #$'# CLASI&ICACIÓN NO SUPERVISADA uente$ -undamentals of
9


El proceso utili"ado para definir las agrupaciones espectrales es el siguiente$ 1.

Seleccionar de las bandas espectrales, originales o pro!enientes de alguna transformación, ue inter!endrán en el análisis.

8.

Seleccionar un criterio para medir la similitud entre los pi%eles ue componen la imagen.

3.

Seleccionar de un criterio para agrupar pi%eles similares. =uscando grupos de pi%eles con *D similares, para despu;s interpretar las clases de inter;s para el usuario.

Se puede programar a la computadora para ue clasifiue automáticamente a pí%eles de n(mero digital similar en una misma clase. Esta clasificación podrá tener clases espectrales ue no necesariamente correspondan con las clases ue interesan al analista. :or esto, a menudo se reali"a la clasificación de imágenes utili"ando la clasificación super!isada, en donde el analista -entrena/ a la computadora sobre las clases ue son de inter;s para ;l.

91

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Experiencias Mundiales de Aplicacin de la Percepcin Re!"#a en la E$aluacin de la Calidad del A%ua

&'

E(PERIENCIAS MUNDIALES DE APLICACIÓN DE LA PERCEPCIÓN REMOTA EN LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Pan"ra!a General

En el Capítulo 1 se definió a la percepción remota como una técnica usada para obtener información sobre las propiedades de ciertas superficies u objetos, mediante un sensor desde distancias relativamente grandes. La percepción remota nos permite tener un conocimiento del espacio ue nos rodea, la !abla ".1 muestra los diversos campos de aplicación de acuerdo con la #gencia Espacial Europea $E%#&.

TA)LA &'* CAMPOS DE APLICACIÓN DE LA PERCEPCIÓN REMOTA DE ACUERDO CON LA ESA

CAMPO •

AGRICULTURA

•

•

• •

•

ATMÓS+ERA

• • •

•

•

GEOLOG,A

•

•

AGUA

• •

APLICACIONES #'uda a incrementar el rendimiento de cultivos. #'uda a vigilar e(tensión ' salud de las )onas forestales como indicador del cambio clim*tico. +onitoreo en el uso del suelo ' anali)ar la transición ue sufren los *bitats naturales al transformarse en )onas agrícolas. #nali)ar la uímica de la atmósfera. Estudiar las diversas variables ue contribu'en al cambio clim*tico. #nali)ar las propiedades de las nubes para mejorar las técnicas de predicción de precipitaciones. -etección de niveles de o)ono ' sus efectos de contaminación -etección de fenómenos naturales ' meteorológicos. +odelación de procesos de radiación para comprender los ciclos de energía entre la superficie terrestre ' la atmosfera. +edición de vectores de viento para implementar modelos meteorológicos, así como para apo'ar pro'ectos de energía renovable en parues eólicos. Estudio detallado del geoide de la !ierra para comprender mejor su composición interna ' la topografía din*mica de los océanos del mundo. %e a observado ue el campo geomagnético sigue patrones similares a los de la circulación atmosférica. or lo tanto, el monitoreo en las variaciones geomagnéticas globales a'udan en la predicción de uracanes ' las tendencias clim*ticas. +onitoreo del movimiento de tectónica de placas ' la predicción de la actividad sísmica. +anejo de los recursos ídricos de la !ierra. +onitoreo de la calidad del agua.

52

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Experiencias Mundiales de Aplicacin de la Percepcin Re!"#a en la E$aluacin de la Calidad del A%ua •

•

SUPER+ICIE TERRESTRE

•

•

•

•

•

OC-ANOS Y COSTAS

• •

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NIEVE Y .IELO

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DESASTRES NATURALES

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+onitoreo de la umedad del suelo para crear modelos idrológicos ue a'uden en la gestión del agua, así como en la comprensión de la uímica del suelo. Creación de modelos digitales de elevación para el mapeo de grandes *reas ' en el seguimiento de cambios en la elevación de *reas de subsidencia de la !ierra. -esarrollo urbano e industrial, desde la ingeniería civil asta la e(ploración de 'acimientos de petróleo. !ambién para fines de planificación urbana ' control de población. +onitoreo de vegetación enfocado a la creación de programas dirigidos al desarrollo de políticas alimentarias internacionales. 0mplantación de técnicas de conservación de umedales, así como de la fauna ' flora ue en ellos abitan. Estudio de la geomorfología costera ' su continuo cambio debido a la erosión, cambios en el nivel del mar ' el impacto umano. Estudio del color del océano principalmente utili)ado para controlar la proliferación de algas ' distribución de plancton. Estudio de corrientes oce*nicas ' topografía. +onitoreo de movimiento de olas en rutas de barcos ' diseos de estructuras como plataformas ' torres petroleras. Estudio de la temperatura superficial de los océanos en modelos de predicción meteorológica. +onitoreo espacial ' estacional de )onas de pesca para tener un control del tr*fico de barcos. Estudio de los diversos terrenos permanentemente congelados en el mundo ' su impacto en la vegetación, ciclos idrológicos ' mantenimiento de rutas de gas ' petróleo ue atraviesan la )ona. Estudio de las diferentes formas de ielo marino ' el impacto ue tienen en el cambio clim*tico del planeta. +onitoreo de ielo ' nieve en las partes m*s inaccesibles del mundo para el estudio de migración animal, balance de la masa de ielo, movimiento de icebergs. redicción de seuias. redicción de terremotos ' erupciones volc*nicas. 0dentificación de incendios en )onas forestales o industriales. +onitoreo de inundaciones. redicción de tra'ectorias de uracanes. redicción de desli)amientos de tierra. +onitoreo para controlar la propagación de derrames petroleros, asegurando su limpie)a oportuna ' reducir su impacto. uente3 E%# Eartnet 4nline. 211 $#daptado por el autor&

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&'* PROGRAMAS INTERNACIONALES DEDICADOS A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD AGUA

La gestión de los recursos ídricos de la !ierra es de gran importancia, en especial en *reas del mundo donde se tiene un acceso limitado del agua. or lo tanto resulta crucial entender el ciclo idrológico para controlar los efectos de contaminación ue lo puedan afectar ' usar adecuadamente este escaso recurso. La percepción remota solo puede medir la energía reflejada o emitida de la superficie del agua, su aplicación se limita solo a las características del agua ue pueden detectarse en las regiones visible e infrarroja del espectro electromagnético. La intensidad ' color de la lu) es modificada por el volumen del agua ' sus contaminantes, así ue se pueden establecer relaciones empíricas entre ciertos par*metros de calidad del agua ' la reflectancia de una muestra. La atenuación de la lu) en el agua varía con la longitud de onda de la lu) ' con la naturale)a, concentración ' color del contaminante presente en el agua. La región infrarroja a sido usada para medir las diferencias de temperatura en el agua. La región de microondas, no se usa para determinar indicadores de calidad del agua debido a ue no a' o es casi nula la penetración de esta energía dentro del agua. Entonces, los par*metros de calidad ue se pueden cuantificar mediante percepción remota son3 turbiedad, color, sólidos suspendidos, temperatura ' clorofila. Los tres primeros indicadores an sido utili)ados satisfactoriamente en diversos programas internacionales de evaluación del agua. La detección de capas de aceite u otros contaminantes superficiales no pueden cuantificarse, debido a ue no causan un cambio en la respuesta espectral del agua.

AGENCIA ESPACIAL EUROPEA /ESA0 M"ni#"re" de la Calidad del A%ua del La%" de Garda /I#alia0 a #ra$1s de Da#"s Mul#i#e!p"rales "2#enid"s del Sens"r Meris /ENVISAT0 /34450 El lago 6arda es el m*s importante de 0talia ' se locali)a al norte del país, representa m*s del 78 del total del los lacustres italianos. Cuenta con cuatro cuencas importantes3 +aggiore, Como, 0seo ' 6arda. El objetivo de monitorear la calidad del agua es para garanti)ar a los abitantes de la )ona una buena calidad de vida, salud, medio ambiente ' adem*s para impulsar la economía de la región. Las im*genes de este estudio fueron aduiridas por el satélite E9:0%#! +eris, las cuales fueron procesadas ' comparadas con los datos obtenidos en campo casi simult*neamente.

5"


%e optó por el uso de satélites para monitorear la calidad del agua de este lago, 'a ue se consideró ue su tecnología podría a'udar a la protección ' mantenimiento de este gran recurso, 'a ue puede brindar información de par*metros de calidad mu' apro(imados a los reales.

Inicia#i$a TIGER /a par#ir del 34430 !06E; 00 es la continuación del programa !06E; 0 lan)ado en 22. %u objetivo principal es el de disear, desarrollar e implantar el monitoreo de la calidad del agua por medio de técnicas de observación de la !ierra desde el espacio $E4 < Eart 4bservation&. Esta centrado en el uso de la tecnología espacial para la gestión de recursos ídricos en =frica ' proveer soluciones concretas a los problemas de abastecimiento del agua en el continente. La primera etapa del programa contó con 5 pro'ectos de investigación, en los cuales se vieron involucrados m*s de 15 científicos africanos pertenecientes a las instituciones de investigación científica m*s reconocidas en =frica. Los pro'ectos se distribu'eron por todo el continente en 2> países. En la igura ".1 se muestra la distribución geogr*fica de los pro'ectos de la primera etapa del programa.

Si!2"l"%7a 12 pro'ectos 1 pro'ectos @ pro'ectos 5 pro'ectos " pro'ectos / pro'ectos 2 pro'ectos 1 pro'ecto +IGURA &'* DISTRI)UCIÓN GEOGR6+ICA DE LOS PROYECTOS DEL PROGRAMA TIGER I uente3 25 < 27 ;eport, !e !iger 0nitiative. 2?.

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La investigación se vio beneficiada gracias a ue se tuvo acceso a la información de varios satélites3 E9:0%#!, E;%, ;#-#;%#!, Landsat, %4!A" ' #L4%. #dem*s participaron algunas instituciones no africanas en los pro'ectos de investigación, algunos de los países e instituciones participantes fueron3 • • • • • • • • • •

#ustria < Bniversidad !ecnológica de :ienna #lemania < Centro de 0nvestigación #eroespacial #lemana élgica < Bniversidad de Liege Espaa < Laboratorios iL-o Estados Bnidos < Bniversidad de !e(as #D+ olanda < Bniversidad !ecnológica de -elft, 0nstituto de Educación del #gua B9E%C4A0E 0talia < 4rgani)ación para la #limentación ' la #gricultura $#4& ;eino unido < Bniversidad de -uram %uecia < %FedoFer %ui)a < 0nstituto ederal %ui)o

La segunda etapa del programa empe)ar* en el 212, para la cual se an preseleccionado 2 propuestas de pro'ectos relacionados con el estudio del ciclo del agua ' a implantar nuevas técnicas de monitoreo de los recursos ídricos, en la igura ".2 se pueden observar las )onas de estudio preliminares.

+IGURA' &'3 8ONAS DE ESTUDIO PRELIMINARES DEL PROGRAMA TIGER II uente3 E%# $#gencia Espacial Europea&. 211

5@


El objetivo de esta segunda fase es desarrollar sistemas eficientes de observación mediante técnicas E4 ' así aprender m*s sobre el ciclo del agua, el mejoramiento del control de los recursos ídricos para desarrollar medidas de mitigación contra los diversos cambios ocasionados por el cambio clim*tico. Estos cambios pueden reflejarse en la variación de la precipitación ' evaporación de los cuerpos de agua, produciendo efectos adversos sobre la disponibilidad del agua. -ico esto, el monitoreo de la calidad de las agua es crucial en las )onas de escasos recursos idrológicos, tales como =frica.

Monitoreo de la Calidad del Agua del Lago Manzalah, Egipto

Bno de los pro'ectos de la primera etapa fue el monitoreo de la calidad del agua del lago +an)ala, locali)ado en Egipto $igura "./&.

igura "./ Locali)ación del Lago +an)ala, Egipto. uente3 E%# $#gencia Espacial Europea&. 2?

Los lagos son una valiosa fuente de agua dulce en Egipto, por ello el agua debe ser usada cuidadosamente para satisfacer las diversas necesidades de la población3 domésticas, agrícolas e industriales. Las técnicas E4 se adaptaron a las necesidades específicas del usuario ' condiciones locales. El pro'ecto se enfocó a los diferentes aspectos de gestión del agua como son la caracteri)ación de

5>


las cuencas, calidad del agua, e(ploración del agua subterr*nea, umedad del suelo ' control de riego agrícola. En las iguras "." ' ".5 se aprecian los niveles de turbiedad ' sólidos disueltos totales registrados en 2? por el satélite E9:0%#!.

+IGURA &'& NIVELES DE TUR)IEDAD REGISTRADOS EL 39 DE :ULIO DE 3449 /ENVISAT; MERIS0

+IGURA &'< NIVELES DE SÓLIDOS DISUELTOS REGISTRADOS EL ** DE SEPTIEM)RE DE 3449 /ENVISAT; MERIS0

uente3 E%# $#gencia Espacial Europea&. 2?

En este estudio los par*metros de calidad del agua se midieron en espacios de tiempo m*s cortos a los de las pruebas convencionales, 'a ue así lo e(igían los reuerimientos de información del usuario. %e generaron datos semanales de niveles de turbiedad, clorofila ' concentración de sólidos suspendidos.

AGENCIA DE PROTECCIÓN AM)IENTAL DE ESTADOS UNIDOS /EPA U'S'0 Desarr"ll" de Indicad"res de Calidad del A%ua usand" la percepcin re!"#a /344=0 El objetivo de este programa es desarrollar ' probar modelos ue a'uden a supervisar, evaluar ' cuantificar la distribución espacial ' temporal de los par*metros de calidad del agua utili)ando datos obtenidos mediante la percepción remota. #dem*s se pretender desarrollar una base de datos para ue los par*metros de calidad puedan ser medidos directamente con datos obtenidos de la percepción remota.

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La división de la E# encargada de este programa es la -ivisión de E(posición e 0nvestigación Ecológica. %u intención es utili)ar datos istóricos de los ríos 4io ' 9euse para mejorar los algoritmos de medición de los par*metros de calidad del agua. -espués se recopilaran datos actuali)ados del rio 9uese ' se verificar* su utilidad para determinar dicos par*metros de calidad. Bna de las intenciones del programa es disminuir los costos de monitoreo, permitir ue este se realice con ma'or frecuencia ' proporcionar los medios para un GmuestreoH ue abarue grandes e(tensiones espaciales, con un alto grado de precisión ' todo esto se realice tiempo real.

CENTRO Y LA)ORATORIO DE RECURSOS .,DRICOS Y PERCEPCIÓN REMOTA; UNIVERSIDAD DE MINNESOTA M"ni#"re" de la Calidad del A%ua en las %randes Re%i"nes de La%"s del Es#ad" /a par#ir del 34440 #unue la protección de la calidad del agua es una prioridad en regiones con grandes e(tensiones de lagos, como la )ona de +innesota, el presupuesto es mu' limitado ' se debe restringir el nImero de lagos monitoreados. Como consecuencia de esto, no se pueden identificar ' dar solución a todos los problemas referentes de los recursos ídricos de la )ona. En el centro ' laboratorio de ;ecursos ídricos ' percepción remota de la Bniversidad de +innesota, a' analistas buscando una forma innovadora para dar un monitoreo constante a los lagos. Con im*genes capturadas vía satélite por el Landsat, buscan estimar la claridad del agua, así como la determinación de vegetación acu*tica a nivel ciudad, regional ' estatal. +innesota cuenta con una e(tensión de m*s de 1"7, Jm de ríos ' arro'os. %e estima ue el "8 de ellos, puede verse afectado por algIn agente contamínate ' asta la feca solo el 18 an sido evaluados. %e busca usar técnicas de percepción remota para la evaluación de ríos 'a ue se a visto ue para la evaluación de lagos a tenido resultados satisfactorios. %in embargo, los ríos ' arro'os tienen algunos problemas en la evaluación con esta técnica3 • •

El flujo de agua est* en constante movimiento. La resolución del Landast $/ m& no es la adecuada para el estudio de ríos ' arro'os.

Como solución se captan im*genes iperespectrales de alta resolución con aviones ultraligeros Gfl'AoversH ue sobrevuelan los tramos de río. ara calibrar los resultados, se toman simult*neamente muestras de agua del tramo de río a estudiar. En la igura ".@ se puede apreciar una fotografía de un avión tipo Gfl'AoverH. Los sensores utili)ados para la toma de estas im*genes son de bandas de 1 a / metros de resolución.

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+IGURA &'= AVIÓN TIPO >+LY?OVER@ UTILI8ADO PARA LA TOMA DE IM6GENES DE R,OS EN EL ESTADO DE MINNESOTA'

Mapa Interactivo

En el sitio de internet de la Bniversidad, se tiene acceso a un mapa interactivo ue muestra los datos de calidad del agua obtenidos de 1?>5, 1?75, 1??, 1??5, 2, 25 ' 27. Este mapa es llamado G+innesota LaJe roFserH. 6eneralmente se utili)a para encontrar el nivel de turbiedad en el lago ue se reuiera. !ambién se puede agregar al mapa diversas características geogr*ficas, como carreteras, ríos ' ecoregiones. En la igura ".> se muestra el mapa con diversas características disponibles en el GLaJe roFserH, cada una con su respectivo color indicativo. Pr"undidad Bas#a la #ur2iedad K 1.5 ft 1.5A/ ft /A@ ft @A12 ft  12 ft R7"s C"rrien#es 8anas de drenae

@


-iferentes profundidades ue indican los niveles asta la turbiedad del agua en los lagos de +innesota

;íos en el estado de +innesota

Corrientes de agua en el estado de +innesota

Manjas de drenaje en el estado +innesota

+IGURA &' ALGUNAS DE LAS CARACTER,STICAS DISPONI)LES DEL >MINNESOTA LAE )ROFSER@ uente3 ;egional Nater Clarit'. 25

@1


Bna ve) encontrado un lago en particular, se puede obtener información m*s detallada acerca del mismo. #dem*s también se est* trabajando para vaciar información de aos anteriores para tener un respaldo istórico. Este tipo de información visual facilita la identificación de *reas con cambios dr*sticos en la turbiedad. En la igura ".7 se muestra la versión m*s reciente $27& del GLaJe roFserH, la cual est* vinculada con el servicio de mapas del sitio 6oogle.

+IGURA &' NIVELES .ASTA LA TUR)IEDAD DEL AGUA EN LOS LAGOS DE MINNESOTA /3440 uente3 Bniversit' of +innesota LaJe roFser. 27

En la igura ".? se muestra la ventana del GLaJe roFserH en su modo de bIsueda avan)ada. %e ingresa el nombre del lago o da clicJ en un lago sobre el mapa. Bna ve) seleccionado un lago, el buscador nos proporcionara los siguientes datos3 • • • • •

Ecoregión a la ue pertenece Condado al ue pertenece 9ombre del lago Cuenca del lago Ciudad O ueblo

@2


#dem*s presenta un cuadro resumen del panorama general de toda la región, indicando3 uso del suelo ' claridad promedio del todos los lagos de la región.

+IGURA' &'9 VENTANA DE )HSUEDA AVAN8ADA DEL >LAE )ROFSER@ uente3 +innesotaPs LaJes and Land. 211

4tros estados ue también cuentan con mapas regionales similares son Nisconsin ' +icigan.

TENDENCIAS RECIENTES DE LAS SUPER+ICIES OCUPADAS POR EL LAGO DE CUIT8EO; M-(ICO' Esta fue una investigación financiada por el rograma %0+4;EL4% $C49#C'!&, dentro del pro'ecto de investigación Regionalización ecológica, conservación de recursos y ordenamiento territorial de la cuenca de Cuitzeo . %e usaron im*genes satelitales proporcionadas por el 0nstituto de 6eografía de la B9#+. La cuenca del lago de Cuit)eo se ubica en la región idrológica LermaACapala, dentro del %istema :olc*nico !ransversal en el centro occidente de +é(ico. La cuenca tiene una superficie

@/


apro(imada de "  Jm2 ' cubre apro(imadamente / Jm2 del fondo de la cuenca $igura ".1&. El lago de Cuit)eo es el segundo cuerpo de agua continental m*s grande en +é(icoQ ' por su profundidad, el umedal continental m*s importante del país. El lago a sido fuertemente impactado por las actividades umanas $urbani)ación ' ganadería& desarrolladas en la cuenca ue lo alimenta ' por los cambios clim*ticos regionales ' globales.

+IGURA &'*4 6REA DE ESTUDIO' uente3 0nvestigaciones 6eogr*ficas, oletín del 0nstituto de 6eografía 9Im. @", B9#+ +anuel E. +endo)a, 6erardo occo, Erna Lópe) 6ranados ' +iguel ravo. 2>.

La investigación buscó describir ' anali)ar la din*mica de cambio de las superficies ocupadas por el lago de Cuit)eo a partir de la interpretación de im*genes de alta resolución $2 ( 2 m ' / ( / m, Landsat E!+ ' +%%, respectivamente& en el periodo comprendido entre 1?>" ' 21 e im*genes de baja resolución $1 Jm2, 94## #:;;& durante el periodo 1??> al 2. Esto i)o posible pro'ectar la situación por la ue puede atravesar el lago si los patrones de precipitación ' temperatura se comportan de la misma manera ue los registros istóricos. El an*lisis se apo'ó en el uso intensivo de técnicas de percepción remota, sistemas de información geogr*fica ' an*lisis estadísticos $igura ".11&.

@"


+IGURA &'** DIAGRAMA DE +LU:O DEL M-TODO DE LA INVESTIGACIÓN' uente3 0nvestigaciones 6eogr*ficas, oletín del 0nstituto de 6eografía 9Im. @", B9#+ +anuel E. +endo)a, 6erardo occo, Erna Lópe) 6ranados ' +iguel ravo. 2>

Con los datos diarios de precipitación ' temperatura de las oco estaciones meteorológicas locali)adas alrededor de lago con los registros m*s amplios $igura ".12Q !abla ".2& se calculó el Rndice de %everidad de la %euía $-%0&. S con las series de tiempo se reali)aron an*lisis de series de tiempo, frecuencia ' tendencias. El -%0 se define como la cantidad de precipitación reuerida para ue un ecosistema, ciudad o )ona agrícola opere normalmente durante un periodo, ' depende del clima promedio del *rea ' de las condiciones antes ' durante el periodo en cuestión. Est* basado en un balance ídrico ue considera la variación del agua disponible para la vegetación. Los datos clim*ticos utili)ados en el índice son3 precipitación mensual ' temperatura media mensual. ;eali)ando una normali)ación de las condiciones clim*ticas para cada )onaQ se pueden comparar dos o m*s sitios entre sí.

@5


TA)LA &'3 ESTACIONES METEOROLÓGICAS UTILI8ADAS EN LOS AN6LISIS ESTAD,STICOS DE LA CUENCA DEL LAGO DE CUIT8EO AJOS DE REGISTRO AJOS DE REGISTRO DE TEMPERATURA DE PRECIPITACIÓN Carrillo uerto 1@1@ /1 /2 Cuit)eo 1@2> >2 >" Cuc*ndiro 1@/" 2 22 uingo 1@52 5> 5> +orelia 1@71 52 "? Min)imeo 1@?1 / // Cop*ndaro de Timéne) 1@155 2? 2@ Coint)io 1@22 5> @1 uente3 0nvestigaciones 6eogr*ficas, oletín del 0nstituto de 6eografía 9Im. @", B9#+ +anuel E. +endo)a, 6erardo occo, Erna Lópe) 6ranados ' +iguel ravo. 2>. NOM)RE

CLAVE

+IGURA &'*3 MODELO DIGITAL DE TERRENO SOM)READO CON LA DISTRI)UCIÓN DE ESTACIONES METEOROLÓGICAS UTILI8ADAS EN EL AN6LISIS' uente3 0nvestigaciones 6eogr*ficas, oletín del 0nstituto de 6eografía 9Im. @", B9#+ +anuel E. +endo)a, 6erardo occo, Erna Lópe) 6ranados ' +iguel ravo. 2>.

@@


El método de investigación reuirió la interpretación visual de fotografías aéreas con estereoscopios de espejos ' de im*genes satelitales $!abla "./&. Con esto se generó una base de datos geogr*fica ue integra todas las im*genes de satélite, fotografías aéreas ' mapas disponibles para su revisión a lo largo de la investigación.

TA)LA &'5 DOCUMENTOS AEROESPACIALES INTERPRETADOS VISUALMENTE EN ESTE TRA)A:O DOCUMENTO AEROESPACIAL Compuesto mensual del 9-:0 Compuesto falso color Compuesto falso color Espaciomapa $representación del compuesto en falso color& otografías aéreas otografías aéreas

TIPO 94#A#:;; Landsat +%% %4!

AJO 1??> a 21 1?>@, 1?7@, 1?>? ' 1??2 1??@

Landsat !+

1??/

pancrom*ticas O9, escala 135  pancrom*ticas O9, escala 13/> 

1?>" 2

uente3 0nvestigaciones 6eogr*ficas, oletín del 0nstituto de 6eografía 9Im. @", B9#+ +anuel E. +endo)a, 6erardo occo, Erna Lópe) 6ranados ' +iguel ravo. 2>.

Con las im*genes 94## #:;; se estimaron las superficies mensuales de los cuerpos de agua de Capala ' Cuit)eo para el periodo de 1??> al 21, a través de su interpretación visual en pantalla. La resolución espacial ' la respuesta espectral de estas im*genes permiten ue la interpretación de la superficie de agua tenga errores de alrededor de 1 Jm2. Con las im*genes de ma'or resolución se estimaron las superficies del lago para la época de secas de los aos 1?>", 1?>@, 1?7@, 1??2, 1??/, 1??@ ' 2. or la resolución espacial ' el contraste entre la respuesta espectral del agua ' la tierra, se logra ue la interpretación de la distribución del cuerpo de agua presente errores mínimos de interpretación.

@>

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Caso Estudio: Evaluació d! la Calidad d!l A"ua d!l Vaso d! la P#!sa Vall! d! $#avo

%& CASO ESTUDIO: EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA DEL VASO DE LA PRESA VALLE DE $RAVO

%&' PRESA VALLE DE $RAVO LOCALI(ACIÓN La Presa Valle de Bravo forma parte de la Cuenca Valle de Bravo-Amanalco localizada al poniente del Estado de México !us coordenadas "eo"r#ficas son$ LATITUD LONGITUD

Extremo Norte Extremo Sur Extremo Oriente Extremo Poniente

')* +,- .%/ N ')* .%- ,./ N ))* %+- ../ 0 '..* ''- 1./ 0

La cuenca a%arca una superficie de 6&'()* +ect#reas' inclu,e la ma,or parte del municipio Valle de Bravo' Amanalco , superficies menores de los municipios de onato .uerra' Villa de Allende , Villa Victoria En la /i"ura (& se muestran a dic+os municipios pertenecientes a la re"i0n 1V del Estado de México

2IGURA %&' MUNICIPIOS DE LA CUENCA VALLE DE $RAVO /uente$ Portal Ciudadano del .o%ierno de Estado de México 23&&

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ANTECEDENTES La Presa Valle de Bravo fue construida en &)45 como parte del !istema idroeléctrico 7Mi"uel Alem#n' el la"o se form0 como consecuencia del em%alse de la presa ic+o sistema esta%a constituido por siete presas 9cinco en el Estado de México , dos en Mic+oac#n: actualmente ,a no se encuentra en operaci0n Estas presas a+ora son parte del sistema +idr#ulico m#s importante del pa;s' 7El Cutzamala El cual a%astece el eoluca' es decir unos &(6 metros c?%icos por se"undo

DESCRIPCIÓN DE LA CUENCA Esta es una cuenca de se"undo orden 9su%cuenca: de la Cuenca Cutzamala'
Cuenca @;o Amanalco Cuenca @;o Molino  Los o,os Cuenca @;o !an ie"o El arro,o El Carrizal El arro,o La er%a%uena Las /lores o El >izate Cuenca Cerrada de !an !im0n

El (*= de la Cuenca 9*&'646 +a: lo ocupan los %osemplado su%+?medo en la parte central de la cuenca' entre los 2233 a los *333 msnm !emifr;o su%+?medo arri%a de los *233 msnm

DIMENSIONES Y CAPACIDAD DE ALMACENAMIENTO La presa tiene una superficie de 2')33 +ect#reas , cuenta con una capacidad de almacenamiento de 4(5 millones de metros c?%icos La profundidad promedio del la"o es de 2& metros Cerca de la cortina de la presa esta la zona m#s profunda del la"o' la cual tiene una profundidad de *) metros cuando el la"o est# en su m#ximo nivel

6)


La capacidad de almacenamiento de la presa +a disminuido un 2&= desde su construcci0n de%ido al azolve 9producto de la erosi0n provocada por deforestaci0n , el mal empleo de pr#cticas a"r;colas: acarreado por los r;os
PO$LACIÓN asta el ao 2333' la cuenca esta%a inte"rada por )( localidades con 5)'55* +a%itantes' de las cuales )4 son rurales , s0lo una es ur%ana$ la ciudad de Valle de Bravo' cu,a po%laci0n de 2('43) +a%itantes , representa al *&8(= de toda la cuenca 9casi a una tercera parte del total: En la /i"ura (2 se pueden apreciar las )( localidades de la cuenca' la u%icaci0n del La"o Valle de Bravo , sus afluentes

2IGURA %&+ LOCALIDADES DE LA CUENCA VALLE DE $RAVO /uente$ 7escripci0n del medio social , econ0mico de la Cuenca Valle de Bravo' Estado de México FG!>F>H>I ME1FCAGI E >ECGILI.JA EL A.HA' 233(

53


ACTIVIDADES ECONÓMICAS La producci0n de ma;z es el principal producto a"r;cola en la cuenca , se destina %#sicamente al autoconsumo' adem#s se producen diversos "ranos' +ortalizas' frutales , una parte cultivada en superficies reducidas con rie"o son destinadas a la comercializaci0n La "anader;a consiste en "anado %ovino' ocupa pocas superficies , +atos pe
2IGURA %&, ACTIVIDADES ECONÓMICAS EN LA CUENCA VALLE DE $RAVO

5&


Las principales actividades econ0micas de la cuenca son la industrial , de servicios' a%arcan desde la industria eléctrica' de la construcci0n' la maderera , una "ran variedad de centros a"roindustriales Por lo mismo' es importante
2IGURA %&1 ACTIVIDADES TUR3STICAS EN LA CUENCA VALLE DE $RAVO

52


CONTAMINACIÓN Las principales fuentes de contaminaci0n del la"o son$ a escar"as de a"uas residuales del municipio de Valle de Bravo , del resto de la Cuenca 9/i"ura ((: % Ku;micos utilizados en la a"ricultura , acuacultura$ uso excesivo de fertilizantes' pesticidas , +er%icidas 9a"ro
2IGURA %&% DESCARGA DE AGUA RESIDUAL AL LAGO VALLE DE $RAVO

Como consecuencia' de las fuentes de contaminaci0n mencionadas se tiene lo si"uiente$ a Crecimiento de lirio , microal"as Los diversos aportes nutrimentales propician su crecimiento incontrolado' en particular de la Ana%aena !e forma una capa verde en la superficie del la"o
2IGURA %&4 CIANO$ACTERIA E5TRA3DA DEL LAGO VALLE DE $RAVO /uente$ 7Las manzanas de Geton Goticiario de la ciencia Hniversidad Veracruzana 23&&

5*


%&+ SITIOS DE MUESTREO El pro,ecto de investi"aci0n PAPFF> FG&355&3 7Monitoreo de la Calidad del A"ua mediante el uso de la Percepci0n @emota' tiene como o%Detivo "enerar una metodolo";a para el monitoreo de la calidad del a"ua en la presa Valle de Bravo' a través de la o%tenci0n de modelos matem#ticos M de los mismos , en la /i"ura (5 se muestra su u%icaci0n en un mapa del Vaso de la Presa Valle de Bravo CUADRO %&' COORDENADAS GEOGR62ICAS DE LOS SITIOS DE MUESTREO

SITIO ' + , 1 % 4 7 8 ) '. '' '+ ', '1 '% '4 '7 '8 ') +. +' ++ +, +1 +%

COORDENADA COORDENADA 5 Y *835&634 2&2&)&334 *8&44456 2&2&22()& *83)32*8 2&23)&8)* *8346223 2&2&3(536 *83(265& 2&2&(42*5 *5)5535) 2&2&6*646 *5)438)8 2&2&2(&4) *5)3(685 2&2&4(*6* *582(52& 2&2&&&56) *583&4&6 2&23(8546 *55564&3 2&2356&28 *5844545 2&2&6&5(2 *558)&2) 2&2&856*8 *5846866 2&226&3*6 *5832(88 2&22*48)2 *55265)& 2&22(66&& *55*2)84 2&2*3)&*) *558(*5& 2&228&&2& *583588( 2&2*2862& *58**))( 2&2*4()5& *5583558 2&2*835(5 *55(4*8& 2&2*6432( *56)65)2 2&2*(64&8 *56((84) 2&2*)&543 *56(5535 2&24(35(*

SITIO +4 +7 +8 +) ,. ,' ,+ ,, ,1 ,% ,4 ,7 ,8 ,) 1. 1' 1+ 1, 11 1% 14 17 18 1) %.

COORDENADA COORDENADA 5 Y *55&4()8 2&2*)84&6 *55&4*26 2&24448*) *552)&26 2&24542(2 *55562*2 2&244*(32 *58&&442 2&2424235 *58*6864 2&2453&(2 *58)&83& 2&245(3&* *5)4284& 2&2464(*2 *5)3&)5& 2&2(((4)& *5)(6)5( 2&2(26(*8 *5))6)&6 2&2(63535 *83&&*53 2&2(*8&53 *5)5&52* 2&2(34*35 *5))*883 2&24(43(& *5))3)6( 2&24&34&6 *58)8235 2&2425)*( *58)5256 2&2*5(*52 *58)2&)2 2&2*&**36 *5858484 2&2*&6&6* *58))8&2 2&2252)8* *5)228&6 2&22&8&&3 *5)4)346 2&22(*()8 *5)()88& 2&2*32435 *83&)4(4 2&22(62&& *833482& 2&2235&&)

/uente$ E

Para definir la cantidad , u%icaci0n de los sitios de muestreo' se tomaron en cuenta los si"uientes aspectos$

54

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVAL ACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Ca o Estudio: Evaluació d! la Calidad d!l A"ua d !l Vaso d! la P#!sa Vall! d! $# vo •

•

•

•

!e usaron im#"enes d l satélite L ndsat 5' ,a M' su unci0n era compensar el escaneado durante el movimient or%ital de la plataform  e%ido a esta falla' se pierde aproximadamente el 2*= de la informaci0n aptada Esta situaci0n no afecta la in esti"aci0n' a
UTM 2IGURA %&7 U$ICACIÓN DE LOS SITIOS DE UESTREO EN EL VASO DE L PRESA VALL DE $RAVO /uente$ E< ipo de tra%aD PAPFF>

5(


%&, TRA$A9OS DE CAMPO Y LA$ORATORIO CAMPAAS DE MUESTREO !e +icieron tres campaas de muestreo en el vaso de la Presa de Valle de Bravo' dos en el ao de 23&3 924 , 2( de a%ril' , 2 , * de octu%re de 23&3: , una en el 23&& 926 , 25 de marzo: /ue necesario verificar con anticipaci0n cu%rir;a el #rea del em%alse para as; o%tener las im#"enes correspondientes al d;a en
•

!elecci0n de la temporada para el muestreo' tomando a consideraci0n la varia%ilidad de la calidad del a"ua en vaso de la presa , %uscando
espués de la planeaci0n correspondiente' se procedi0 viaDar al lu"ar de estudio , tomar muestras de a"ua del la"o' para su posterior an#lisis de calidad

TOMA DE MUESTRAS Y SU CONSERVACIÓN Con a,uda de una lanc+a' se nave"0 en el em%alse , se localizaron los sitios de muestreo en las coordenadas "eo"r#ficas mencionadas con anterioridad Para u%icar dic+as coordenadas se utiliz0 un .P! , una %r?Dula como medios de referencia Hna vez localizado el sitio' la lanc+a se deten;a , se proced;a a tomar las muestras Para almacenar las muestras se usaron %otellas de PE> con capacidades de (33 , &(33 ml' previamente lavadas Para el caso de los an#lisis micro%iol0"icos se usaron frascos estériles , declorados con tiosulfato de sodio Al momento de tomar las muestras' se med;an al instante al"unos par#metros de calidad del a"ua con la a,uda de un dispositivo llamado Medidor Multiparamétrico /inalmente' las muestras fueron "uardadas en un contenedor térmico con +ielos' ,a
56


DETERMINACIÓN DE PAR6METROS DE CALIDAD Para cada uno de los (3 sitios' durante las tres campaas de muestreo' se determinaron par#metros de calidad al momento de la toma de la muestra , posteriormente en el la%oratorio D!t!#;iació d! Pa#<;!t#os ! Sitio Parámetros determinados con un Medidor Multiparamétrico

Hn medidor multiparamétrico es un dispositivo compuesto por una computadora odos los datos re"istrados pueden ser exportados f#cilmente a cual
2IGURA %&8 MEDIDOR MULTIPARAM=TRICO /uente$ /ic+a técnica del 7Medidor Multiparamétrico para calidad del a"ua AGGA F )828

55


En la /i"ura (8 se muestra el medidor multiparamétrico AGGA F )828' con el cual se determinaron par#metros de la calidad del a"ua indispensa%les en el desarrollo del modelo' los cuales fueron$ • • • • • • •

p Ixi"eno disuelto 9= ppm m"Nl:: Conductividad eléctrica 9m!Ncm: @esistividad 9Ocm QOcm MOcm: !0lidos disueltos totales o >! 9m"Nl ppm: !alinidad 9P!H$ Escala Pr#ctica de !alinidad: >emperatura 9RC:

Es importante
Disco de Secchi

Es un instrumento compuesto por un c;rculo de 23 cm de di#metro' dividido en cuatro partes pintadas alternadamente en %lanco , ne"ro' atado a una cadena "raduada Con este aparato se puede determinar una medida de la claridad o transparencia del a"ua El procedimiento consiste en sumer"ir el disco en el a"ua +asta una profundidad en la
2IGURA %&) DETERMINACIÓN DE LA TUR$IEDAD POR MEDIO DEL DISCO DE SECC>I /uente$ Era%aDo PAPFF>

58


Cuando se realiza la prue%a' es recomenda%le
Parámetros determinados con Espectrofotómetro

El espectrofot0metro' es un instrumento capaz de pro,ectar un +az de luz monocrom#tica a través de la muestra' medir la cantidad de luz
2IGURA %&'. ESPECTRO2OTÓMETRO >AC> DR +8.. /uente$ Fnformaci0n de Producto$ Anal;tica de La%oratorio E!PEC>@I/I>SME>@I @ 2833 ECI

El dispositivo re
5)


Con este dispositivo se pudieron o%tener los par#metros de$ • • •

Gitr0"eno amoniacal 9G4: Gitratos /osfatos

Parámetros determinados en el Laboratorio

En el la%oratorio u%icado en el departamento de Fn"enier;a !anitaria , Am%iental de la /F HGAM' se determinaron los si"uientes par#metros de calidad$ • • • •

Coliformes totales , fecales BI( !0lidos suspendidos totales >ur%iedad

A continuaci0n se explican aspectos mu, "enerales de c0mo se determinan los par#metros mencionados con anterioridad

Coliformes otales ! "ecales

Es importante realizar un an#lisis %acteriol0"ico del a"ua para evitar la propa"aci0n de epidemias como resultado de su contaminaci0n Los coliformes son %acterias indicadoras de contaminaci0n fecal , por lo tanto' de contaminaci0n con or"anismos pat0"enos La presencia de coliformes puede provenir de residuos +umanos' animales o de la erosi0n del suelo' as; como de la com%inaci0n de las tres Para determinarlas se aplic0 el método del filtro de mem%rana 9/i"ura (&&:$ se +ace pasar a través de un filtro de mem%rana' aplicando vac;o' un volumen medido de la muestra 9&33 ml: !e coloca el filtro en un recipiente estéril , se incu%a en contacto con un medio de cultivo durante 24 +oras a una temperatura de *( RC !e usan dos medios de cultivo para la determinaci0n de los coliformes$ EGI para determinar coliformes totales , M/C para coliformes fecales Pasado el periodo de incu%aci0n se procede a revisar si +a, las colonias de %acterias En todo momento se de%en usar instrumentos perfectamente esterilizados' tra%aDar en una mesa estéril , con mec+eros encendidos para esterilizar tam%ién el #rea de tra%aDo La persona
83


2IGURA %&'' APLICACIÓN DEL M=TODO DEL 2ILTRO DE MEM$RANA /uente$ Era%aDo PAPFF>

Demanda #io$u%mica de Ox%&eno

La BI( es una medida de la cantidad de ox;"eno utilizado por los microor"anismos en la esta%ilizaci0n de la materia or"#nica %iode"rada%le' %aDo condiciones aero%ias' en un periodo de ( d;as , a 23RC En la realizaci0n de la prue%a se de%e considerar
CUADRO %&+ DILUCIONES RECOMENDADAS PARA LA PRUE$A DE D$O

PORCENTA9E DE DILUCIÓN .&' @ '&.  '&. @ %&.  %&. @ +%&.  +%&. @ '..&. 

TIPO DE MUESTRA esec+os industriales concentrados A"uas ne"ras crudas o sedimentadas Efluentes oxidados A"uas fluviales

/uente$ Manual de Pr#cticas de La%oratorio de Fn"enier;a !anitaria , Am%iental MF Al%a Beatriz V#z
8&


Para la preparaci0n del a"ua de diluci0n se re
2IGURA %&'+ CONSERVACIÓN DE LAS DILUCIONES POR % D3AS A +. *C /uente$ Era%aDo PAPFF>

La BI( se o%tiene como el cociente de la diferencia de ox;"eno disuelto en el a"ua de muestra en el primer d;a 9Iinicial: menos el ox;"eno disuelto al
 =

 −   …(.) %  ó

82


Sólidos Suspendidos otales 'SS(

!e denomina como residuo no filtra%le o material no disuelto ,a
2IGURA %&', DETERMINACIÓN DE LOS SÓLIDOS SUSPENDIDOS TOTALES /uente$ Era%aDo PAPFF>

8*


urbiedad

La tur%iedad es una afectaci0n de una propiedad 0ptica del a"ua ur%id;metro Gefel0metro' modelo AC 2&33A 9/i"ura (&4: Este aparato compara la intensidad de luz dispersada por la muestra con la intensidad de luz dispersada por un patr0n est#ndar de referencia Entre ma,or sea la intensidad de luz dispersada ma,or es la tur%iedad Los resultados se expresan en unidades de tur%iedad nefelométricas' H>G

2IGURA %&'1 TUR$ID3METRO CON EL BUE SE REALI(Ó LA DETERMINACIÓN DE TUR$IEDAD /uente$ Manual de Fnstrucciones del >ur%id;metro de la%oratorio' Modelo 2&33A

84


%&1 PROCESAMIENTO Y AN6LISIS DE LA IN2ORMACIÓN Para poder conocer la varia%ilidad de la calidad del a"ua del vaso de la Presa Valle de Bravo' se llevaron a ca%o campaas de muestreo durante la temporada de estiaDe , lluvias 9Cuadro (*: CUADRO %&, 2EC>AS DE LOS MUESTREOS REALI(ADOS EN EL VASO DE LA PRESA DE VALLE DE $RAVO&

2EC>A DEL MUESTREO +1  a#il  +.'. .+  octu#!  +.'. +4  ;a#o +.''

TEMPORADA EstiaDe Lluvias EstiaDe

/uente$ Era%aDo PAPFF>

La determinaci0n de los par#metros de calidad del a"ua mencionados con anterioridad es importante para evaluar la evoluci0n de la calidad del a"ua con respecto al tiempo >am%ién para determinar define el FCA como 7el "rado de contaminaci0n del a"ua a la fec+a del muestreo expresado como porcentaDe de a"ua pura as;' el a"ua altamente contaminada tendr# un FCA cercano o i"ual a cero por ciento' en tanto
ICA F

Altamente Contaminado

Contaminado

Poco Contaminado

Acepta%le

Go Contaminado

. @ +)

,. @ 1)

%. @ 4)

7. @ 81

8% @ '..

2IGURA %&'% INTERVALOS DE LAS CATEGOR3AS DEL 3NDICE DE CALIDAD DEL AGUA FICA /uente$ Ela%orado por el autor

!e formul0 un modelo matem#tico para cada par#metro involucrado en el c#lculo del FCA' dic+o modelo convierte los datos f;sicos en correspondientes ;ndices de calidad por par#metro 9Fi: e%ido a
8(


CUADRO %&1 PAR6METROS DEL ICA SEGHN SU IMPORTANCIA RELATIVA

PAR6METRO

PESO F0I

PAR6METRO

PESO F0I

D!;ada $iouJ;ica d! OKJ"!o FD$O

(3

Nit#ó"!o ! it#atos FNO,'

23

(3

Alcaliidad

&3

43

Colo#

&3

*3

Du#!a total

&3

*3

Pot!cial d! >id#ó"!o F?>

&3

OKJ"!o disu!lto Colio#;!s !cal!s Colio#;!s total!s Sustacias activas al aul d! ;!til!o FD!t!#"!t!s Coductividad !lct#ica 2osatos total!s FPO1, G#asas  ac!it!s Nit#ó"!o a;oiacal FN>,

23 23 23 23

Sólidos sus?!didos Clo#u#os FCl' Sólidos disu!ltos Tu#i!dad

&3 3( 3( 3(

/uente$ !emarnat' Comisi0n Gacional del A"ua' .erencia de !aneamiento , Calidad del A"ua' &)))

El valor del FCA se o%tiene mediante la f0rmula$  =

      

…(.)

onde el su%;ndice i identifica a cada uno de los &8 par#metros' por lo
La !EMA@GA> propone una clasificaci0n en donde se recomiendan los usos del a"ua respecto los intervalos de cate"or;as del FCA' dic+a clasificaci0n se muestra en el Cuadro ((

86


CUADRO %&% ESCALA DE CLASI2ICACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA PARA USOS ESPEC32ICOS SEGHN SU 3NDICE DE CALIDAD DEL AGUA FICA

ICA Valo# F '..

).

C#it!#io G!!#al

Go contaminado

USOS DEL AGUA Aast!ci;i!to PQlico

R!c#!ació G!!#al

P!sca  Vida Acu
Go re
@e
Idust#ial  A"#Jcola

Nav!"ació

Go re
Acepta%le

@e
7.

4.

Poco contaminado

Ma,or necesidad de tratamiento

Acepta%le m#s no recomenda%le

%. udoso 1.

udoso

Contaminado Evitar contacto con el a"ua

Excepto especies mu, sensi%les udoso para especies sensi%les

!olo or"anismos mu, resistentes

Acepta%le Go re
@e
,. !eal de contaminaci0n +.

Contaminado

Fnacepta%le

Fnacepta%le

Fnacepta%le Altamente Contaminado

'.

Hso mu, restrin"ido

Fnacepta%le Fnacepta%le

. /uente$ !emarnat' Comisi0n Gacional del A"ua' .erencia de !aneamiento , Calidad del A"ua' 2332

85


%&% GENERACIÓN DE MODELOS DE CALIDAD DEL AGUA A TRAV=S DE LA CORRELACIÓN DE DATOS DE CAMPO E IM6GENES SATELITALES !e presenta en este apartado una s;ntesis de la "eneraci0n de modelos de calidad del a"ua para la presa Valle de Bravo' con %ase en )Dise*o de Modelos de Calidad del +&ua mediante el uso de la Percepción ,emota- ' !ep?lveda irose' @odri"o >aQas+i' 23&& El documento citado' forma parte del pro,ecto PAPFF> FG&355&3 , presenta un al"oritmo para la estimaci0n de la calidad del a"ua por medio de la reflectancia de las im#"enes captadas por las %andas del satélite Landsat 5 E>M !e desarrollaron modelos para tres par#metros$ • • •

Jndice de Estado >r0fico' a través de la profundidad del isco de !ecc+i 9P!: >ur%iedad !0lidos isueltos >otales

!e usaron las mediciones de profundidad del disco de !ecc+i para calcular el Jndice de Estado >r0fico 9FE>:' a través de una re"resi0n lineal con la , el a"ua es m#s tur%ia Al o%tener el FE> se puede tener una idea del estado tr0fico 9cantidad de nutrientes en un la"o , su relaci0n con el crecimiento de la materia or"#nica en el mismo: del em%alse As;' el FE> calculado ser# la varia%le dependiente del modelo %uscado Las varia%les independientes se %uscaron pro%ando diferentes com%inaciones lineales entre el conDunto de reflectancias o%tenido con las %andas del satélite Landsat 5  Para o%tener los valores de reflectancia de los sitios de muestreo' primero se de%e o%tener la radiancia en cada sitio extra,endo los niveles di"itales , aplicar diversos coeficientes de cali%raci0n Con los valores de reflectancia o%tenidos , el softare estad;stico !tatplus 233)' se +icieron diversas com%inaciones de datos de in"reso 9%andas: para encontrar los modelos de re"resi0n lineal m#s adecuados$ & Primero se +icieron re"resiones por pasos atrasadas para encontrar las %andas con informaci0n m#s si"nificativa Esta re"resi0n examina el efecto com%inado de las varia%les independientes
88


2 /inalmente se +icieron re"resiones m?ltiples lineales' las cuales relacionan las varia%les independientes con una varia%le dependiente para poder estimarla Esto se lo"ra examinando la relaci0n entre una varia%le dependiente , un sistema de varia%les independientes cu,os valores son conocidos en una cierta cantidad de sitios Este modelo es una +erramienta mu, utilizada en el estudio de muc+os fen0menos' ,a
Jndice de concordancia$ 385*

Tu#i!dad &' = . # . "!  # .""  … (. )

Jndice de concordancia$ 38)*

Sólidos Disu!ltos Total!s * = ".  − .$  # . 

Jndice de concordancia$ 38)6

 

…(.)

8)


Ca%e mencionar
%&4 DISCUSIÓN DE RESULTADOS Los resultados de calidad o%tenidos de las tres campaas de muestreo , las calificaciones del FCA' se presentan a"rupados como si"ue$ & PA@YME>@I! E CALFA EL A.HA MEFI! EG >II! LI! !F>FI! E MHE!>@EI 9en campo , la%oratorio: Cuadro (6 Cuadro (5 Cuadro (8

P@FME@A CAMPAZA E MHE!>@EI 9[poca de EstiaDe: !E.HGA CAMPAZA E MHE!>@EI 9[poca de Lluvias: >E@CE@A CAMPAZA E MHE!>@EI 9[poca de EstiaDe:

2 PA@YME>@I! E CALFA EL A.HA MEFI! !SLI EG 6 !F>FI! E MHE!>@EI Cuadro () Cuadro (&3 Cuadro (&&


* CALF/FCACFSG EL FCA PA@A >II! LI! !F>FI! E MHE!>@EI Cuadro (&2 Cuadro (&* Cuadro (&4


Analizando los par#metros de calidad o%tenidos en las tres campaas' se o%serv0
)3


A pesar de
)&


)2

PAR6METROS DE CALIDAD DEL AGUA MEDIDOS EN TODOS LOS SITIOS DE MUESTREO F! ca;?o  lao#ato#io CUADRO %&4

PRIMERA CAMPAA DE MUESTREO F=POCA DE ESTIA9E

OD F;"l

C&E& FSc;

C&E& FSc; A

R!sistividad FMc;

TSD F;"l

Saliidad FPSU

T!;? FC

P#!sió F;a#

PDS F;

3dic! d! Estado T#óico FIET

Tu#i!dad FNTU

SST F;"l

Estació

?>

OD F

'

)44

&3*5

5*5

&*8

&*3

3335*

6)

336

2&)2

825&

&33

6333

83

&4)

+

)4(

&3*4

5*3

&*8

&*&

3335*

6)

336

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&33

6333

&&3

)2

,

)43

&328

53(

&44

&4&

3336)

52

335

2*5)

828&

&33

6333

5&

&(

1

)48

&32*

5&2

&4*

&*8

33353

52

335

2*32

825)

&&3

(862

82

6*

%

)4)

&3*&

5*6

&4(

&*6

3336)

5*

335

2&6)

8258

&38

(88)

&&3

*6(

4

)*6

)*&

6((

&(&

&44

33366

56

335

2242

8256

&35

()32

&&3

&3385

7

)46

&3*4

5**

&4&

&**

3335&

5&

335

2&))

8254

&3)

(856

&&3

4&32

8

)(&

&&33

552

&*)

&*2

33352

6)

336

22(8

8252

&2&

(52(

&&3

3)

)

)4&

&385

56&

&44

&*8

3336)

52

335

22()

826)

&2*

(53&

&&3

64

'.

)(5

&3)5

56)

&46

&*)

3336)

5*

335

22((

8268

&&4

(8&&

&&3

8)

''

)45

&388

566

&44

&*5

3336)

52

335

22*)

8268

'+

)48

&38)

565

&2&

&&(

33382

6&

336

22&*

82*4

&&3

(862

&&3

((

',

)4)

&&32

56)

&*4

&25

3335(

65

336

2228

8&82

&28

(644

&&3

8)

'1

)(*

&&2*

588

&42

&*4

33353

5&

335

2&)&

8&52

&3(

()*3

&&3

65

'%

)(*

&3))

553

&44

&*6

3336)

52

335

2&)2

8&6(

&&3

(862

&&3

44

'4

)(2

&3)(

565

&4(

&*6

3336)

52

335

2&88

8&((

&&&

(84)

&&3

&(

'7

)((

&3)5

56(

&4433

&*633

33&33

5233

335

223)

8&(&

'8

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PAR6METROS DE CALIDAD DEL AGUA MEDIDOS EN SÓLO 4 SITIOS DE MUESTREO CUADRO %&)


Estació

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CUADRO %&''

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(5


&33

CALI2ICACIÓN DEL ICA PARA TODOS LOS SITIOS DE MUESTREO CUADRO %&'+


Estació

ICA

EVALUACIÓN DEL PAR6METRO SEGHN EL CRITERIO GENERAL

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ACEP>ABLE

83

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ACEP>ABLE

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82

ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

82

ACEP>ABLE

8*

ACEP>ABLE

82

ACEP>ABLE

8&

ACEP>ABLE

82

ACEP>ABLE

82

ACEP>ABLE

8*

ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

54

ACEP>ABLE

82

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(6

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Estació

ICA


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58

ACEP>ABLE

82

ACEP>ABLE

83

ACEP>ABLE

(5

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ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

83

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ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

82

ACEP>ABLE

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PICI CIG>AMFGA-I

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ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

8*

ACEP>ABLE


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UTM

UTM 2IGURA %&'4 VALORES DEL ICA PARA LA PRIMERA CAMPAA DE MUESTREO EN EL VASO DE LA PRESA VALLE DE $RAVO /uente$ Era%aDo PAPFF>


CUADRO %&',

&32


Estació ' + , 1 % 4 7 8 ) '. '' '+ ', '1 '% '4 '7 '8 ') +. +' ++ +, +1 +%

ICA


56

ACEP>ABLE

53

ACEP>ABLE

54

ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

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ACEP>ABLE

82

ACEP>ABLE

54

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&33

GI CIG>AMFGA-I

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ACEP>ABLE

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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ACEP>ABLE

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

8*

ACEP>ABLE

5&

ACEP>ABLE

Estació

ICA


+4 +7 +8 +) ,. ,' ,+ ,, ,1 ,% ,4 ,7 ,8 ,) 1. 1' 1+ 1, 11 1% 14 17 18 1) %.

8(

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

85

GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

85

GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

)6

GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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PICI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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PICI CIG>AMFGA-I

)5

GI CIG>AMFGA-I

&33

GI CIG>AMFGA-I

&33

GI CIG>AMFGA-I

&33

GI CIG>AMFGA-I


&3*

UTM

UTM 2IGURA %&'7 VALORES DEL ICA PARA LA SEGUNDA CAMPAA DE MUESTREO EN EL VASO DE LA PRESA VALLE DE $RAVO /uente$ Era%aDo PAPFF>


CUADRO %&'1

&34


Estació

ICA


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8)

GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

62

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GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

6*

PICI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

85

GI CIG>AMFGA-I

85

GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

85

GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

8*

ACEP>ABLE

8(

GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

84

GI CIG>AMFGA-I

62

PICI CIG>AMFGA-I

Estació

ICA


+4 +7 +8 +) ,. ,' ,+ ,, ,1 ,% ,4 ,7 ,8 ,) 1. 1' 1+ 1, 11 1% 14 17 18 1) %.

84

GI CIG>AMFGA-I

84

GI CIG>AMFGA-I

84

GI CIG>AMFGA-I

84

GI CIG>AMFGA-I

84

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

86

GI CIG>AMFGA-I

8*

ACEP>ABLE

(8

PICI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

62

PICI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

(5

PICI CIG>AMFGA-I

84

GI CIG>AMFGA-I

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GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

84

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I

8(

GI CIG>AMFGA-I


&3(

UTM

UTM 2IGURA %&'8 VALORES DEL ICA PARA LA TERCERA CAMPAA DE MUESTREO EN EL VASO DE LA PRESA VALLE DE $RAVO /uente$ Era%aDo PAPFF>

PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Conclusiones y Recomendaciones

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES CONCLUSIONES La percepción remota es una herramienta útil en todos los ámbitos del conocimiento, particularmente en el campo de la ingeniería civil. La cual poco a poco va tomando fuerza  es utilizada para varias investigaciones científicas alrededor del mundo. !l proecto "#"$$% $&10''10 del cual forma parte el presente traba(o es un e(emplo de aplicación al estudio de la calidad del agua superficial. !n general, la percepción remota aporta una serie de venta(as al monitoreo ambiental, las cuales se enlistan a continuación) 1.

*apidez de ad+uisición de información de grandes superficies acuáticas, terrestres o atmosfricas.

-.

onitoreo permanente de la zona de estudio, lo cual permite generar una base de datos actualizada.

/.

acilidad de estudio en áreas inaccesibles o de difícil acceso.

.

2a(o costo, sobre todo cuando el área de estudio se incrementa.

La información de calidad del agua +ue puede obtenerse a partir del uso de la percepción remota, está limitado a a+uellos parámetros +ue modifican la respuesta espectral del agua) turbiedad, sólidos suspendidos totales, sólidos disueltos totales  temperatura principalmente. 3iendo posible establecer relaciones entre estos parámetros de calidad  la reflectancia, a +ue la intensidad  color de la luz cambia en función del volumen de agua  sus contaminantes. # pesar de +ue el uso de la precepción remota se limita a los parámetros anteriores, estos pueden ser usados como indicadores para detectar problemas de contaminación  e(ercer acciones de prevención al respecto. !l uso de la percepción remota no sustitue el traba(o de campo, lo complementa a +ue es necesario contar con un grupo de muestras tomadas en sitio para calibrar la relación entre las propiedades del agua  la información obtenida con las imágenes vía satlite. #un así, puede permitir un monitoreo a ba(o costo. "ara el análisis de calidad realizado en este proecto, se decidió usar imágenes de la plataforma Landsat ' debido a su resolución espectral, resolución temporal  la accesibilidad para ad+uirir las imágenes gratuitamente. #demás, e4isten estudios de calidad del agua en otros países +ue han usado esta plataforma  obtenido buenos resultados.

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PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Conclusiones y Recomendaciones

!l uso de esta herramienta puede implicar una inversión inicial significativa en las primeras etapas) bús+ueda  ad+uisición de material bibliográfico, ad+uisición de hard5are  soft5are, la obtención de la imagen  la capacitación en el uso del soft5are para el procesamiento de imágenes. "ero una vez establecida la tecnología para la investigación  entre maor sea el área de estudio del +ue se le pueda sacar provecho a la imagen, el costo de la investigación disminuirá.

RECOMENDACIONES

1.

"ara complementar el estudio de calidad de un determinado cuerpo de agua, se pueden obtener imágenes de aos anteriores  hacer una estimación de la calidad del agua para evaluar su evolución a travs del tiempo.

-.

!legir la plataforma +ue brinde la imagen con las características más adecuadas al estudio de percepción remota +ue se realizará. 3e deben revisar las características de los sensores de cada plataforma  verificar la resolución espectral +ue tienen disponibles sus bandas.

/.

!s importante mantenerse informado sobre las actualizaciones de los sensores  plataformas disponibles. 7a +ue en la actualidad la tecnología va innovándose de forma acelerada,  puede ser +ue las nuevas plataformas hagan más eficiente el proceso de recolección  más precisa la obtención de los datos a analizar.

.

Las imágenes capturadas por el satlite no deben diferir respecto al muestreo en más de - horas, se deben verificar las fechas de paso de la plataforma +ue se utilizará.

8.

!l muestreo debe realizarse en pocas del ao donde los niveles de nubosidad sean ba(os a +ue la generación de la imagen se puede ver afectada haciendo imposible su análisis.

6.

ientras más sitios de muestreo se consideren en el análisis, será más fácil correlacionar los datos estadísticamente  se tendrá un margen de error relativamente ba(o.

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PERCEPCIÓN REMOTA Y SUS APLICACIONES A LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA Referencias

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