15 Abr 2020 Script para monitorizar la presencia de plantas acuáticas y algas mediante imágenes satélite
El equipo del SIGTE – Servicio de SIG y Teledetección de la Universidad de Girona ha estado trabajando en el desarrollo de un algoritmo que permite identificar plantas acuáticas y algas en cuerpos de agua. El APA-custom-script (Aquatic plants and algae custom script) permite resaltar e identificar la densidad de estas especies en lagos, lagunas y estuarios de todo el mundo.
¿Para qué es útil el APA-custom-script?
La tecnología de la teledetección ofrece herramientas útiles para la monitorización espacial y temporal de la distribución de las especies. Mediante imágenes del satélite Sentinel-2 se ha diseñado un algoritmo que permite monitorear la presencia de plantas acuáticas y algas en los cuerpos de agua.
Las plantas y algas juegan un papel importante en las funciones ecológicas de los ambientes acuáticos. Aunque la vegetación tiene una gran capacidad para absorber sustancias nocivas y contaminantes del agua, las especies invasoras de plantas acuáticas pueden tener un grave impacto en los ecosistemas locales de agua dulce y salada. Las especies invasoras de plantas acuáticas a menudo están causando la extinción local de especies nativas. Bajo condiciones favorables de crecimiento y circunstancias ambientales, estas plantas pueden crear una gruesa capa de vegetación que impide que la luz del sol llegue a otras plantas, causando así su extinción. La desaparición de plantas nativas afecta a los peces y otros animales. También la obstrucción de vías fluviales o canales y tuberías de riego afectan gravemente la salud de los sistemas hídricos.
¿Cómo se ha logrado la identificación de plantas acuáticas y algas mediante imágenes de satélite?
Para desarrollar el APA-custom-script se utilizó el lenguaje JavaScript de acuerdo con el entorno de programación que utiliza la plataforma EO Browser. En concreto, se utilizaron imágenes del satélite Sentinel-2 con corrección atmosférica (L2A). Por un lado, se diseñaron un conjunto de indicadores para detectar la presencia de las especies y diferenciar su densidad en el agua. Por otro lado, se aplicó una máscara en los cuerpos de agua para poder visualizar el resto del territorio en color natural.
Para visualizar las especies acuáticas hemos utilizado un índice desarrollado previamente por Hu (2009) llamado Floating Algae Index (FAI); y un índice diseñado por nosotros mismos (water_plants en el script) que usa el canal rojo y el canal Vegetation Red Edge ((B05 – B04)/(B05 + B04)). Para aplicar la máscara en los cuerpos de agua se utilizó el índice de humedad ((B8A-B11)/(B8A+B11)) y el NDWI o Normalized Difference Water Index ((B03 – B08)/(B03 + B08)).
El APA-custom-script se aplicó en tres zonas: el lago Victoria (Uganda), el lago Taihu (China) y el estuario de Pontchartrain (Louisiana, Estados Unidos).
La densidad de vegetación o algas en el agua se han clasificado aplicando diferentes colores a los índices utilizados, de modo que el color azul significa agua; el turquesa corresponde a las áreas con baja densidad de especies; el color verde fluorescente significa densidades medias; mientras que el amarillo muestra las zonas más densamente pobladas. La turbidez de las aguas también se ha identificado mediante el APA-custom-script, siendo los tonos marrones o púrpuras las áreas más turbias o someras. Esto ha permitido identificar los sedimentos en suspensión cercanos a las desembocaduras de los cursos fluviales.
Sentinel Hub Custom Script Contest
El APA-custom-script fué presentado al segundo Sentinel Hub Custom Script Contest y su utilidad ha sido reconocida con el quinto puesto de este concurso, en el que se han presentado más de 20 propuestas de todo el mundo.
Podéis consultar todos los detalles de nuestro script en el repositorio de GitHub de Sentinel Hub, dónde también encontraréis los detalles relativos a las falsas detecciones y a la máscara aplicada para evitar la detección de nubes.
