Torrez Aguilera, Jolendy Abigail (2024) Evaluación de la utilidad de los sensores remotos Landsat- 8 y Sentinel-2 para el monitoreo de calidad de agua en la Laguna de Apoyo, 2021. Ingeniería thesis, Universidad Nacional Agraria.

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Resumen

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad evaluar la utilidad de los sensores remotos Landsat-8 y Sentinel-2, con la intención de construir una metodología de monitoreo continuo, de las fuentes de agua en este caso los parámetros de calidad de agua en la Laguna de Apoyo. El estudio se realizó, en cuatro campañas de muestreo en los meses de agosto a noviembre del año 2021, donde se recolectó muestras, para el análisis de los parámetros de calidad de agua: clorofila-a, turbidez se determinó en laboratorio, potencial de hidrógeno y conductividad eléctrica se determinó en campo. La metodología empleada se basa en lograr predecir los parámetros físico-químicos y evaluar el sensor que mejor logra predecir mediante el uso de la regresión multivariable, considerando los valores de reflectancia y los valores de cada parámetro. El análisis de los datos se realizó mediante los softwares de acceso libre, QGIS y R. Del sensor Landsat8 se descargaron imágenes que presentaban nubosidad, afectando el análisis e interpretación de los datos, no presentó valores significativos para los coeficientes de correlaciones Spearman y tampoco al generar el modelo de predicción de multivariable. Con el sensor Sentinel-2 no presentó correlaciones con análisis estadístico Spearman para los primeros tres meses con ningún parámetro, con noviembre el parámetro de pH con las bandas espectrales: B04 = 0.45 correlación moderada presente en el espectro visible y B05 = 0. 47 correlación moderada en el infrarrojo cercano y conductividad eléctrica con las bandas B02 = 0.46, B03 = 0.56 correlación moderada, B04 = 0.73 en el espectro visible, B05 = 0.78, B06 = 0.81, B07 = 0.81, B08 = 0.80 y B08A = 0.81 correlación fuerte en el infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta, Clorofila-a y Turbidez no se obtuvo correlaciones, ni valores significativos. En cuanto al generar el modelo los parámetros pH y CE, tienen una capacidad predictiva con pH un 21.6%, CE un 69.5%. Se concluye que con el sensor Landsat-8 no presentó ningún valor significativo para el modelo, Sentinel2 presentó altos valores significativos para predicción con pH y CE dando a conocer que el mejor sensor para predecir es Sentinel-2.

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