%0 Journal Article 
%A Quirós Fernández, Jorge Arturo
%T Determinación del estado de la calidad del agua del embalse de As Conchas mediante técnicas de teledetección

%D 2022
%U http://hdl.handle.net/10017/52716
%X El incremento en la demanda de los recursos hídricos hace que la vigilancia de estos sea fundamental. Frente a los análisis in situ, la teledetección permite realizar mediciones de forma remota, facilitando las labores de control y seguimiento. Esto ha incrementado su uso, sin embargo, es necesario establecer correcciones debido a que las mediciones no siempre se ajustan a los valores reales.
Con el fin de establecer el grado de ajuste de las mediciones y analizar el estado del embalse de As Conchas, Galicia, se recopilaron 39 imágenes a lo largo del 2021 que se complementaron con datos de campo aportados por dos boyas del proyecto cianoMOD. Las imágenes fueron obtenidas del satélite Sentinel-2, perteneciente a Copernicus. Para determinar el estado del embalse se empleó el algoritmo C2RCC, sin y con correcciones aportadas por la información de campo, para obtener datos de clorofila-a, solidos suspendidos totales y transparencia.
Los resultados indican una alta correlación cuando se comparan datos del algoritmo con y sin corrección, siendo el valor de la transparencia el que mejor ajuste presenta. Sin embargo, el modelo no se ajusta al comparar los datos corregidos del algoritmo para clorofila-a, con los obtenidos por las boyas. Comparando los valores de cada boya, la boya_playa presenta, en todos los casos, mejores ajustes que la boya_presa.
Las imágenes también indican fuertes variabilidades en las concentraciones de clorofila y solidos suspendidos, presentando concentraciones más elevadas en el segundo semestre del año y distribuciones desiguales a lo largo del embalse. La transparencia aumenta en los meses de menor concentración de clorofila y solidos suspendidos.
Si bien las imágenes permiten hacer una valoración de cómo evoluciona el embalse, el modelo requiere de mejores ajustes para proporcionar datos más cercanos a la realidad.
%K Medio Ambiente
%K Environmental science
%~ Biblioteca Universidad de Alcala