Introduce tu palabra clave

noticia

Estudiante CRHIAM expuso en el XXXVIII Congreso Interamericano de Ingeniería Ambiental y Sanitaria AIDIS

Estudiante CRHIAM expuso en el XXXVIII Congreso Interamericano de Ingeniería Ambiental y Sanitaria AIDIS

Estudiante CRHIAM expuso en el XXXVIII Congreso Interamericano de Ingeniería Ambiental y Sanitaria AIDIS

En el contexto del XXXVIII Congreso Interamericano de Ingeniería Ambiental y Sanitaria AIDIS, la estudiante del Doctorado en Recursos Hídricos y Energía para la Agricultura, de la Universidad de Concepción, Daniela Rivera, expuso un póster con su investigación de tesis doctoral, la que tiene por objetivo utilizar imágenes satelitales en conjunto con métodos de máquinas de aprendizaje para la estimación de parámetros de calidad de aguas en los lagos Nor-Patagónicos.

En esta ocasión, presentaron el trabajo: «Evaluación de algoritmos de corrección atmosférica para la detección de blooms –o floraciones– de cianobacterias», el que está siendo liderado por el Dr. José Luis Arumí, investigador principal de CRHIAM.

“En este trabajo logramos identificar el algoritmo de corrección atmosférica con mayor sensibilidad en cuanto a detección espacial y temporal de floraciones de cianobacterias utilizando la clorofila-a como proxy. Generamos un método que permite estimar un nivel severo, medio y leve de una floración en Google Earth Engine, una plataforma online y gratuita para el procesamiento de imágenes satelitales, que luego fue aplicado sobre imágenes procesadas con distintos algoritmos de corrección atmosférica”, comenta Rivero.

Esta investigación es relevante, ya que ofrece un método alternativo para la evaluación de los algoritmos anteriormente mencionados cuando no se tienen mediciones radiométricas en terreno, una etapa fundamental para generar mejores estimaciones de parámetros de calidad en las aguas continentales. 

Con este método se logra ver cómo se comportan los distintos algoritmos de corrección atmosférica a escala temporal. En este trabajo, el Dark Object Subtraction (DOS) fue la corrección que mejor resultó. Si bien es una corrección que generalmente no es utilizada en aguas, es posible que este algoritmo funcione adecuadamente debido a que la evaluación se centró en la clorofila-a que es utilizado para la detección de vegetación en la superficie.

El tópico central del congreso fue: «Desafíos de la gestión sanitaria y ambiental post pandemia y el cambio climático», y se desarrolló en Punta Cana entre el 13 y 17 de noviembre.