RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Determinación del estado de la calidad del agua del embalse de As Conchas mediante técnicas de teledetección
T2 Determination of the water quality status of the As Conchas reservoir using remote sensing techniques
A1 Quirós Fernández, Jorge Arturo
K1 Medio Ambiente
K1 Environmental science
AB 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.
YR 2022
FD 2022-06-06
LK http://hdl.handle.net/10017/52716
UL http://hdl.handle.net/10017/52716
LA spa
DS MINDS@UW
RD 20-abr-2024