Resumen

Este estudio presenta una evaluación comparativa de tres enfoques basados en imágenes en tiempo real para la predicción de los componentes ópticamente activos del agua como la clorofila-a (Chl-a), la turbidez, las partículas en suspensión (SPM) y el color del agua del embalse. Los modelos de imágenes se basan en datos visibles y NIR (VNIR) de Landsat ETM y en las aplicaciones EyeOnWater e HydroColor para teléfonos inteligentes. Para estimar los parámetros de calidad del agua (WQP) seleccionados a partir de Landsat ETM -VNIR, se desarrollaron modelos predictivos basados en relaciones empíricas. A partir de las mediciones in situ y los modelos de regresión de Landsat, los resultados de las reflectancias remotas de ETM verde, azul y NIR arrojaron de forma independiente los mejores ajustes para las predicciones respectivas de Chl-a, turbidez y SPM. La concentración de Chl-a se obtuvo a partir de Landsat ETM e HydroColor con coeficientes de correlación de Pearson r respectivos de 0,8977 y 0,8310. El grado de turbidez se determinó a partir de Landsat, EyeOnWater e HydroColor con valores r respectivos de 0,9628, 0,819 y 0,8405. A partir de los mismos modelos, el SPM recuperado se regresionó con las mediciones de laboratorio con valores r de 0,6808, 0,7315 y 0,8637, respectivamente, a partir de Landsat ETM, EyeOnWater e HydroColor. Los resultados del estudio empírico mostraron que los modelos de imágenes pueden aplicarse eficazmente en la estimación de la PCA física.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:chl, hidrocolor, spm, turbidez, landsat etm , modelos de imágenes, aplicaciones de sensores para smartphones hydrocolor, modelos de regresión landsat, constituyentes activos del agua, resultados de estudios empíricos
• Keywords:chl, hydrocolor, spm, turbidity, landsat etm+, imaging models, hydrocolor smartphone sensor apps, landsat regression models, active water constituents, empirical study results