En el monitoreo de la calidad del agua (CA), los análisis físico-químicos y bacteriológicos del agua brindan una valiosa información pero son costosos, por lo cual es crucial encontrar formas complementarias de monitorear el agua. El análisis de datos de percepción remota (PR) permite mapear algunos indicadores de calidad del agua. En este proyecto, se buscará evaluar la precisión con la cual se pueden estimar algunas variables como por ejemplo la turbidez, la concentración de clorofila y de materia suspendida con imágenes de satélite para algunas presas de Guanajuato y Michoacán. Se analizarán imágenes multiespectrales ampliamente utilizadas (en particular Landsat y Sentinel 2 y 3) e imágenes de sensores hiperespectrales recientemente lanzados (EnMAP, PRISMA e HISUI). Con base en el análisis de los datos Landsat y Sentinel, que garantizan continuidad y amplia distribución, pretendemos elaborar una serie de pasos metodológicos, y su código en R, que permita a usuarios con un conocimiento básico de PR de procesar y monitorear algunos índices de CA.
Es también importante poder evaluar la cantidad de agua almacenada en las presas. Para ello, se evaluará la utilización de una ecosonda de bajo costo (“Fish finder”) para obtener la batimetría. El análisis de datos de PR nos permitirá evaluar las variaciones de la cantidad de agua almacenada en las presas.
Finalmente, el anaĺisis de series de tiempo de imágenes multiespectrales nos permitirá observar los cambios de cantidad y calidad de agua en el tiempo. El deterioro de la CA está en parte relacionado con los cambios de cubierta/uso del suelo (CUS). Examinaremos las relaciones entre cambios de cubiertas /uso del suelo y deterioro de la CA.
La propuesta completa se encuentra en http://u.pc.cd/HeJotalK
