Seguimiento de la calidad del agua mediante imágenes de satélite

Este trabajo pretende realizar un seguimiento, a través de imágenes de satélite, de la calidad del agua del Mar Menor, la laguna salada más grande de Europa, situada en la Región de Murcia.
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\nEl deterioro que han sufrido muchos de estos cuerpos de agua en los últimos años se debe principalmente al vertido de abonos procedentes de tierras cercanas, que producen un enriquecimiento de nutrientes en el ecosistema acuático (eutrofización), provocando un crecimiento rápido de algas y otras plantas que cubren la superficie del agua. Como consecuencia, la luz no llega hasta las capas más profundas y proliferan microorganismos que se alimentan de la materia muerta y consumen el oxígeno que otras especies necesitan para sobrevivir, produciéndose un desastre medioambiental.
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\nDesde el punto de vista de la teledetección, nos centraremos en realizar un monitoreo de las concentraciones de clorofila A. Para ello, utilizaremos imágenes multibanda de los satélites Sentinel-2, entrando en detalle en su obtención y procesado. A partir de ellas, calcularemos los índices RI (Red tide Index), Se2WaQ, MPHBI (Maximum Peak Height Bloom Index) y Ulyssys, que nos darán información sobre la cantidad de clorofila concentrada en las aguas.
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\nTras calcular los índices propuestos, pasaremos al análisis y la obtención de medidas cuantitativas, lo que supone clasificar los índices y compararlos entre ellos. Además de esto, validaremos los resultados obtenidos con las medidas in-situ de la zona.
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\nA lo largo del estudio, haremos uso de las herramientas SIG más relevantes en la actualidad, como GDAL y QGis, aparte de otras utilidades desarrolladas específicamente para este trabajo con el objetivo de calcular los índices de forma sencilla y ordenada.
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\nEste trabajo subraya la importancia de utilizar la teledetección y los índices de calidad del agua para la monitorización de cuerpos de agua como el Mar Menor. Las conclusiones del trabajo están en línea con la información sobre el Mar Menor que se puede encontrar actualmente, y su precaria situación. Esperamos que estas contribuyan a mejorar la comprensión de este problema y esto contribuya en una mejora en su conservación.
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\nAbstract:
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\nThrough satellite images, this work aims to monitor the water quality of the Mar Menor, the largest saltwater lagoon in Europe, located in the Region of Murcia.
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\nThe deterioration that many of these bodies of water have suffered in recent years is mainly due to the dumping of fertilisers from nearby land, which produces an enrichment of nutrients in the aquatic ecosystem (eutrophication), causing rapid growth of algae and other plants that cover the surface of the water. Consequently, light does not reach the deeper layers, and micro-organisms proliferate, feeding on the dead matter and consuming the oxygen that other species need to survive, resulting in an environmental disaster.
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\nFrom a remote sensing point of view, we will focus on monitoring chlorophyll A concentrations. We will use multi-band images from the Sentinel-2 satellites, detailing how they are obtained and processed. From them, we will calculate the RI (Red tide Index), Se2WaQ, MPHBI (Maximum Peak Height Bloom Index) and Ulyssys indices, which will give us information on the amount of chlorophyll concentrated in the waters.
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\nAfter calculating the proposed indices, we will analyse and obtain quantitative measurements, which involve classifying and comparing them. In addition, we will validate the results obtained with in-situ measurements in the area.
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\nThroughout the study, we will use the most relevant GIS tools currently available, such as GDAL and QGis, as well as other utilities explicitly developed for this work, to calculate the indices simply and orderly.
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\nThis work underlines the importance of using remote sensing and water quality indices for monitoring water bodies such as the Mar Menor. The conclusions of the paper are in line with the information on the Mar Menor that is currently available and its precarious situation. We hope that these will contribute to a better understanding of this problem and lead to an improvement in its conservation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.