"DESARROLLO DE MODELOS EMPÍRICOS CON IMÁGENES LANDSAT 8 PARA LA ESTIMACIÓN DE CDOM DE BAJA CONCENTRACIÓN EN LAGOS ANDINOS NORPATAGÓNICOS"

SANCHEZ VALDIVIA, AYELÉN; PÉREZ GONZALO LUIS

Mendoza

Congreso; XXIX Reunión Científica de la Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas,; 2021

AAGG

El carbono orgánico disuelto (DOC) y su parte cromofórica (CDOM) poseen significativa importancia en el funcionamiento de los ecosistemas acuáticos. También representan variables claves para la evaluación de cambios ambientales en procesos a nivel cuenca. Asimismo, en la actualidad existe un creciente interés en el uso de la teledetección para estimar el CDOM en cuerpos de agua continentales impulsado por la importancia de los ríos y lagos en el ciclo del carbono a escala regional y global. Sin embargo, la estimación del CDOM en cuerpos de agua con baja concentración sigue siendo un gran desafío, existiendo aún pocos trabajos que se enfoquen en este rango del gradiente natural del CDOM. El objetivo de este trabajo es estimar la concentración de CDOM como el coeficiente de absorción a 440 nm (aCDOM (440)), utilizando imágenes Landsat 8 (L8) y modelos empíricos de combinaciones y cocientes de bandas en lagos andinos patagónicos de bajo CDOM (aCDOM (440) < 2 m-1). El estudio se realizó en 6 lagos Andinos de piedemonte del Parque Nacional Nahuel Huapi: 3 lagos someros (Escondido, Morenito y Ezquerra) y 3 lagos profundos (Moreno Oeste, Moreno Este y Nahuel Huapi). El conjunto de datos se compone de muestreos llevados a cabo durante los períodos 2013-2015 y 2018-2020, incluyendo muestras de la estación húmeda (mayo-noviembre) y la estación seca (diciembre-abril). De esta forma, se incluyó en el análisis la variabilidad espacial y estacional presente en la región Los valores de aCDOM (440) in situ muestran una amplia variación (entre 0.003 - 2.2 m-1). Mucha de esta variación esta explicada por las características hidrogeomorfológicas de los lagos y por la estacionalidad climática típica de esta zona. Los lagos someros presentan valores mayores de absorción del CDOM que los lagos profundos. A su vez, para cada tipo de lago, la estación húmeda registra valores promedio más altos que la estación seca. Para el desarrollo de modelos empíricos, se utilizaron 19 imágenes L8 seleccionadas de acuerdo a las fechas de muestreo, logrando 55 matchups para todo el periodo estudiado. Se evaluó el desempeño de 4 algoritmos de corrección atmosférica (DOS1, QUAC, LaSRC y L2gen) para obtener valores de reflectancia superficial (SR) de cada una de las imágenes. El algoritmo que mejor se ajuste a la zona de estudio, se aplicará para definir el modelo. A partir de las SR de las bandas B1, B2, B3, B4, B5 y de la combinación de cocientes de bandas, se desarrollaron modelos con el método de regresiones múltiples mediante una selección forward para cada corrección atmosférica. Además, se evaluaron tres tipos de modelos, incluyendo: Todos los lagos y modelos específicos para los lagos profundos y lagos someros separadamente. La calibración de los modelos se efectuó con los datos in situ, considerando los algoritmos de uno o dos componentes siguiendo la forma: Ln aCDOM(440) = a0+ a1 *(banda o cociente de bandas) + a2* (banda o cociente de bandas). Debido al número limitado de muestras (especialmente cuando se analizan los modelos para el subconjunto de lagos profundos y someros), se optó por el método LOOCV (una técnica de validación cruzada) para evaluar y validar el rendimiento de los modelos obtenidos. Se utilizaron cuatro indicadores estadísticos para la evaluación: el R2 (el coeficiente de determinación de regresiones lineales tipo II), RMSE (error cuadrático medio), MAE (error absoluto medio) y BIAS. La calibración de los modelos para todos los lagos mostró un buen desempeño (R2=0.85) para las SR obtenidas con QUAC y DOS1 (R2=0.84). No así con las SR resultantes de LaSRC y L2gen (R2