Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Evaluación del estado de contaminación de un sistema lacustre costero mediante imágenes satelitales

Sheela AM, Letha J, Sabu Joseph, Ramachandran KK y Justus J

La contaminación del agua es una amenaza importante para la existencia de los seres vivos. Las medidas de restauración se pueden tomar evaluando el grado de contaminación en los cuerpos de agua utilizando varios índices de calidad del agua. El Índice de Calidad del Agua de la Federación Nacional de Saneamiento (NSFWQI) es el índice más utilizado. Por lo general, el NSFWQI se determina mediante la recopilación y el análisis de muestras de agua de varios lugares y es un proceso tedioso y costoso. El estado trófico generalmente se determina a partir de imágenes satelitales de Landsat TM. Aquí se ha intentado evaluar rápidamente el estado de contaminación en una vasta área (lago Akkulam-Veli, Kerala, India) directamente a partir de las imágenes satelitales (IRS P6- LISSIII) utilizando NSFWQI. También se intentó calcular el pH, el oxígeno disuelto (OD), la demanda bioquímica de oxígeno (DBO) y los coliformes fecales (FC) en el sistema del lago. Se desarrollaron ecuaciones de regresión para la predicción de NSFWQI, pH, DO, BOD y FC a partir de valores de radiancia de las bandas verde, roja, NIR y SWIR de imágenes satelitales. El estudio revela que la ecuación de regresión simple formada por la relación de la radiancia en las bandas verde y roja, que produce un fuerte coeficiente de correlación para la predicción de NSFWQI. Para la predicción de DO, la mejor ecuación es la ecuación de regresión simple formada por la relación de la radiancia en las bandas verde y roja con una fuerte correlación. Para BOD, la ecuación de regresión múltiple se formó por la radiancia en las bandas roja y SWIR con una fuerte correlación. La mejor ecuación para predecir el pH es la ecuación de regresión con la relación de las bandas verde y roja con una fuerte correlación. Pero para coliformes fecales, la ecuación de regresión múltiple es la mejor ecuación formada por la relación de la radiancia en las bandas verde y SWIR con un bajo coeficiente de correlación. El rendimiento de este modelo se puede mejorar utilizando un gran conjunto de datos. La variación espacial de estas características de calidad del agua de suma importancia se deriva de imágenes utilizando técnicas de teledetección. También se descubre si la calidad del agua se ajusta a los estándares o no para prever medidas de control. Las imágenes del IRS P6-LISSIII permiten evaluar rápidamente el estado de contaminación del sistema lacustre mediante el índice de calidad del agua (NSFWQI). En consecuencia, se pueden adoptar medidas de control según la prioridad. Las imágenes satelitales se pueden utilizar para evaluar rápidamente el estado de contaminación urbana de los cuerpos de agua de todo el mundo.