Resumen

Los productos de datos Sentinel-2A/MSI (S2A) y Landsat-8/OLI (L8) presentan una nueva frontera para la evaluación y recuperación de parámetros de calidad del agua ópticamente activos, como la clorofila-a (Chl-a), las partículas en suspensión (TSS) y la turbidez en embalses. Sin embargo, debido a sus diferencias en los muestreos espaciales y espectrales, es fundamental evaluar la idoneidad de los sensores para la generación sin fisuras de los parámetros de calidad del agua (PCA). Este estudio presenta los resultados de la recuperación de los WQP en un embalse a partir de los sensores ópticos L8 y S2A, tras la corrección atmosférica y la estandarización mediante el ajuste de bandas. Se propone un enfoque algorítmico de modelo empírico de regresión multivariante (EMRM) para la estimación de los parámetros de calidad del agua en correlación con medidas de laboratorio in situ. A partir de los resultados, ambos sensores estimaron las concentraciones de Chl-a con un R2 superior al 70de la banda verde visible para L8 y una combinación de bandas verde y SWIR-1 para S2A. Mientras que el NMSE% fue casi el mismo para ambos sensores en la estimación de Chl-a, el RMSE fue <10 μg/L y >10 μg/L para las estimaciones de Chl-a de L8 y S2A, respectivamente. Para la recuperación de SST, L8 superó a S2A en un 31% en precisión con R2>0,9 de las bandas roja, azul y verde de L8, en comparación con 0,47≤R2≥0,61 de las bandas roja y NIR de S2A. El RMSE fue el mismo que el de Chl-a, y el NMSE% se situó en el mismo intervalo. Ambos sensores recuperaron la turbidez con una precisión alta y casi igual de R2>70 a partir de las bandas visible y NIR, con RMSE iguales a <10% NTU y NMAE de S2A superior en más de 30 s en comparación con el NMAE de L8 t 15%. El estudio concluyó que la mayor precisión de rendimiento de L8 se atribuye a su mayor SNR y colocación de ancho de banda espectral en comparación con las bandas de S2A. Comparativamente, S2A sobrestimó Chl-a y turbidez pero tuvo un rendimiento igual de bueno que OLI en la estimación de SST. Los resultados muestran que, aunque la precisión absoluta de la recuperación de los WQP aún requiere mejoras, los algoritmos desarrollados son ampliamente capaces de discernir la calidad bioóptica del agua en los embalses.

• 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, s2a, parámetros de calidad del agua, sensores, estimación, resultados, recuperación, turbidez, bandas nir, parámetros activos de calidad del agua
• Keywords:chl, s2a, water quality parameters, sensors, estimation, results, retrieval, turbidity, nir bands, active water quality parameters