Monitoring water quality and hydrological patterns of wetlands using recent techniques in remote sensing

Resumen

Los humedales aportan una gran cantidad de servicios ecosistémicos, incluyendo la regulación del ciclo hidrológico para el control de inundaciones y la sequía. También proporcionan suministro de agua, refugios de vida silvestre, y oportunidades de recreación, entre otros. A pesar de que estas áreas tienen un valor fundamental para el desarrollo sostenible, se ven totalmente afectadas por el crecimiento urbano, la extensión de tierras agrícolas y la contaminación derivada de todo ello. La calidad de las aguas y el estado ecológico de los ecosistemas acuáticos se pueden ver deteriorados por el proceso de eutrofización. Éste produce cambios físicos, químicos y biológicos en la masa de agua. Para poder aplicar las herramientas necesarias para la conservación y recuperación de estos valiosos sistemas también se necesita de la comprensión de la dinámica del agua, ya que el balance de agua y las variaciones hidrológicas en los humedales están íntimamente ligados a los cambios potenciales que se producen en estos sistemas. La implantación de la Directiva Marco del Agua y Hábitats ha implicado que se realicen numerosos estudios de calidad y detección de agua sobre estos ecosistemas, con el objetivo de su cumplimiento en los plazos acordados. Estas directivas exigen que cada estado miembro de la Unión Europea establezca las medidas necesaria para lograr un buen estado ecológico/conservación de sus recursos hídricos, hábitats y especies asociadas. La teledetección es una herramienta útil para poder estimar diferentes parámetros de interés en numerosos campos de investigación, entre ellos el estudio de la variabilidad de la cobertura u otras características del agua y el estudio de la calidad de masas de agua. En la primera parte de esta Tesis se describe como se han utilizado algoritmos empíricos para la estimación de parámetros de calidad tales como concentración de clorofila-a, partículas en suspensión y transparencia a partir de datos de Landsat Thematic Mapper (TM). En esta parte del estudio, se utilizaron datos in situ de varias masas de agua españolas que cubren una variedad de estados tróficos diferentes, abarcando de oligotróficos a hipereutróficos. Las masas de agua utilizadas fueron la Albufera de Valencia y 3 lagunas situadas en el Parque Regional del Sureste de Madrid. Aplicando estos algoritmos a imágenes Deimos-1, aprovechando su equivalencia espectral con TM, se mejoró la resolución temporal a 3 días y se aumentó la resolución espacial a 22 m. Los algoritmos se validaron utilizando 3 escenas de Deimos-1 en la Albufera de Valencia, junto con datos in situ. Los resultados de esta validación mostraron valores del error cuadrático medio de 40 mg/m3 (porcentaje de diferencia de media absoluta MADP = 22%) para la estimación de concentración de clorofila-a, en el caso de la estimación de concentración de partículas en suspensión 10 mg/l (MADP = 15%) y 0,10 m para la transparencia (MADP = 40%). Por tanto, los resultados obtenidos fueron aceptables en términos de estimación de concentración de clorofila-a y de partículas en suspensión. En cualquier caso, estos resultados muestran el potencial de Deimos-1 como un sustituto de TM para el control de la calidad del agua en cuerpos de aguade pequeño/mediano tamaño, proporcionando una continuidad a 3 décadas de imágenes TM. Por otra parte también se mejoró la resolución temporal de las imágenes TM mediante técnicas de fusión de imágenes, así se pudieron generar estimaciones casi diarias de algunos parámetros de calidad del agua de interés, tales como la concentración de clorofila-a y transparencia de agua en la Albufera de Valencia. En este caso, correspondiente a la segunda parte de la Tesis, los datos consistieron en imágenes de MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), de TM y de ETM+ (Enhance Thematic Mapper). Las imágenes de Landsat pueden ser útiles para estudiar la variabilidad espacial de los parámetros de calidad del agua, debido a su resolución espacial de 30 m, en comparación con la baja resolución espacial (250/500 m) de MODIS. Mientras Landsat ofrece una media resolución espacial, la baja resolución temporal de 16 días es un inconveniente importante para poder realizar el controlen tiempo casi real. Esta diferencia se puede solventar mediante el uso de imágenes MODIS que tienen una alta resolución temporal de 1 día, a pesar de su baja resolución espacial. Con todo esto se generaron imágenes sintéticas de Landsat para fechas en las que Landsat no pasa sobre el área de estudio. Por último, se desarrollaron algoritmos, mediante programación genética, para realizar la estimación de parámetros de calidad de agua utilizando como entrada los datos de reflectividad de superficie. El algoritmo genético para la estimación de concentración de clorofila-amostró un error cuadrático medio (RMSE) = 8 mg / m3 (MADP = 6%), y el modelo de estimación de transparencia del agua un RMSE = 4 cm (MADP = 9 %). Esta metodología mostró mejores resultados que los obtenidos por medio de las técnicas utilizadas en la primera parte de la Tesis (modelos linealizables). Sentinel-2 ofrece la oportunidad de continuar con la tarea del control de calidad de las aguas continentales, gracias a su ciclo de revisita de 5 días y la resolución espacial de 10-30 m. En el marco de las actividades preparatorias de Sentinel-2, la ESA desarrolló el experimento SPOT take 5. Desde principios de abril hasta finales de agosto de 2015, la órbita del satélite SPOT-5 fue reubicada a una órbita de 5 días antes de ser dado de baja. En base a la equivalencia espectral entre ambos sensores, se utilizó SPOT-5 para simular productos de Sentinel-2 y así mostrar los beneficios de su alta resolución espacial para realizar el control de pequeñas masas de agua. En la tercera parte de esta Tesis se desarrollaron algoritmos para estimar los parámetros de calidad del agua en tres cuerpos de agua pertenecientes a la cuenca del río Júcar con los datos de estas imágenes. Para este propósito se llevaron a cabo varias campañas experimentales simultáneas con el paso de SPOT-5 o próximas a la fecha de pasada. Una vez más, se hizo uso de la programación genética para generar ecuaciones de regresión no lineales entre las medidas de campo y los valores de reflectividad de las bandas de SPOT-5. Los resultados mostraron valores MADP de ± 8%, ± 5% y ± 10% en la estimación de concentración de clorofila-a, transparencia y la concentración de partículas en suspensión, respectivamente. Centrándonos en la Albufera de Valencia, los resultados fueron similares a los que se obtuvieron previamente. Con estos resultados se puede ver el potencial de Sentinel-2 para el control y estudio de la evolución espacio-temporal de estos parámetros de calidad del agua. Por otra parte, la teledetección también sirve como herramienta para la detección y seguimiento de humedales. En este caso, el seguimiento de inundación de las masas de agua permite la investigación de la dinámica del balance de agua, proporcionando información sobre las variaciones temporales y espaciales de la lámina de agua, siendo esto especialmente relevante para su conservación o, en su caso, su recuperación. La Reserva de la Biosfera de la Mancha Húmeda es actualmente una de las principales zonas de humedales en la Península Ibérica. Esta región es uno de los complejos de humedales más amenazados por actividades antropogénicas, principalmente por la sobreexplotación de las aguas subterráneas debido a un uso excesivo de la agricultura de riego. Esta zona es un importante refugio para especies de aves acuáticas en peligro de extinción, siguiendo los criterios de protección para las aves en Europa. Esta reserva comprende un conjunto de lagunas permanentes y temporales donde el nivel del agua fluctúa estacionalmente. La mayoría de estas lagunas carecen de medios de superficie y se comportan como sistemas endorreicos, donde la extracción de agua se debe principalmente a la evaporación, causando la acumulación de sales en los lechos de los lagos. El objetivo de esta última parte de la Tesis era el de desarrollar una metodología para evaluar las variaciones en la cubierta de agua de lagunas temporales a través de imágenes de satélite para monitorizar la tendencia hidrológica de dichas masas de agua. En esta parte de la Tesis se utilizaron imágenes Landsat 7-ETM+ por su idoneidad para estudiar masas de agua de pequeño-mediano tamaño. Se aplicaron diferentes métodos de discriminación de pixeles de agua y tierra, como índices de vegetación y agua, reflectividad en bandas simples, métodos de clasificación supervisada, redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial y programación genética. Los resultados se compararon con medidas in situ coincidentes en fecha con el paso del sensor, y la bondad de los distintos métodos se evaluó mediante el coeficiente kappa. Finalmente, la programación genética obtuvo los mejores resultados, con un valor kappa de 0,98 y un error total de omisión-comisión del 2%. También se investigó la dependencia de las variaciones en el área cubierta por agua con la precipitación y evaporación. Los resultados mostraron el potencial de las técnicas probadas para monitorearlos patrones hidrológicos de lagunas temporales en zonas semiáridas, que podrían ser útiles para implementar la estrategia ligada a la gestión de conservación de las lagunas y, específicamente, para lograr los objetivos tanto de la Directiva Marco del Agua como los de la Directiva de Hábitats.