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dc.contributor.author | Briceño, I. | es_ES |
dc.contributor.author | Pérez, W. | es_ES |
dc.contributor.author | San Miguel, D. | es_ES |
dc.contributor.author | Ramos, S. | es_ES |
dc.coverage.spatial | east=-72.06163040000001; north=-34.80252; name=Regió del Maule, Xile | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-01-08T13:09:49Z | |
dc.date.available | 2019-01-08T13:09:49Z | |
dc.date.issued | 2018-12-26 | |
dc.identifier.issn | 1133-0953 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/114907 | |
dc.description | Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección | |
dc.description.abstract | [EN] Trophic structure deterioration in continental water bodies (lakes and damps) has been a growing problem during the last years. Numerous factors, either natural or man-made contribute in value increments of various water quality indexes ranging toward eutrophication. Our study had objective to use remote sensing as complementary tool to study the spatial distribution and dynamics of Lake Vichuquén water quality parameters in two seasons of 2016 through the use of two satellite images of the Landsat 8 OLI sensor, with in situ and laboratory data. The Chl-a and ZSD parameters were estimated from multiple linear regression models. The results indicate that the trophic state of Lake Vichuquén corresponds to a eutrophic level in summer and mesotrophic in autumn. The laboratory analyzes establish for the summer and autumn season that the Chl-a data oscillate between 14.1 and 5.5 μg/l and for the ZSD between 3.7 and 2.5 m respectively. The increase in the levels of eutrophication of Lake Vichuquén is influenced in the first place by the seasonality and secondly by the different land uses that accelerate this type of processes; such as the plantations of radiata pine and eucalyptus, the agricultural activities and the urban areas surrounding the lake. The mean square error for each variable and each season varied in Chl-a in summer and another year 0.74 and 0.01 µg/l and ZSD 0.16 m respectively. | es_ES |
dc.description.abstract | [ES] El deterioro del estado trófico de las aguas continentales, embalses y lagos, ha sido un problema creciente en los últimos años. Numerosos factores naturales y humanos han contribuido al incremento en los valores de los indicadores de calidad de agua como la clorofila-a (Chl-a), transparencia (ZSD), turbidez, sólidos en suspensión, material orgánico disuelto, entre otras. El objetivo de esta investigación es utilizar la teledetección como herramienta complementaria para estudiar la distribución espacial y la dinámica de los parámetros de calidad de agua del Lago Vichuquén en dos temporadas del año 2016 mediante la utilización de dos imágenes de satélite del sensor OLI de Landsat 8, en conjunto con datos in situ y laboratorio. Se estimó a partir de modelos de regresión lineal multiple método por pasos los parámetros Chl-a y ZSD. Los resultados indican que el estado trófico del lago Vichuquén corresponde a un nivel eutrófico en verano y mesotrófico en otoño. Los análisis de laboratorio establecen para la temporada de verano y otoño que los datos de la Chl-a oscilan entre los 14,1 y 5,5 µg/l y para la ZSD entre los 3,7 y 2,5 m respectivamente. El aumento de los niveles de eutrofización del Lago Vichuquén se ve influenciado en primer lugar por la estacionalidad y en segundo lugar por los diferentes usos de suelo que aceleran este tipo de procesos tales como las plantaciones forestales de pino radiata y eucalipto, las actividades agrícolas y las áreas urbanas circundantes al lago. El error medio cuadrático para cada variable y cada temporada varió en Chl-a en verano y otoño es 0,74 y 0,01 µg/l y la ZSD 0,16 m respectivamente. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Este artículo se ha realizado en el contexto de fin de grado del Magíster en Teledetección, Facultad de Ciencias de la Universidad Mayor. La autora principal agradece a la Dirección General de Aguas (DGA), Unidad de Desarrollo Ambiental, Departamento de Conservación y Protección de Recursos Hídricos, quienes suministraron todos los datos in situ y de laboratorio, además de la logística necesaria para las salidas a terreno. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | |
dc.relation.ispartof | Revista de Teledetección | |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Lago Vichuquén | es_ES |
dc.subject | Hidrodinámica trófica | es_ES |
dc.subject | Landsat 8 | es_ES |
dc.subject | Manejo de reservorios | es_ES |
dc.subject | Modelos regresión lineal múltiple | es_ES |
dc.subject | Vichuquén lake | es_ES |
dc.subject | Trophic stages | es_ES |
dc.subject | Landsat8-OLI | es_ES |
dc.subject | Reservoirs management | es_ES |
dc.subject | LMR models | es_ES |
dc.title | Determinación de calidad de agua en el Lago Vichuquén, con imágenes de satélite Landsat 8, sensor OLI, año 2016, Chile | es_ES |
dc.title.alternative | Determination of water quality Vichuquén Lake, using satellite images Landsat 8, sensor OLI, year 2016, Chile | es_ES |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.date.updated | 2019-01-08T12:03:23Z | |
dc.identifier.doi | 10.4995/raet.2018.10126 | |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Briceño, I.; Pérez, W.; San Miguel, D.; Ramos, S. (2018). Determinación de calidad de agua en el Lago Vichuquén, con imágenes de satélite Landsat 8, sensor OLI, año 2016, Chile. Revista de Teledetección. (52):67-78. https://doi.org/10.4995/raet.2018.10126 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | SWORD | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://doi.org/10.4995/raet.2018.10126 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 67 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 78 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.issue | 52 | |
dc.identifier.eissn | 1988-8740 | |
dc.description.references | Boehrer, B., Schultze, M. 2008. Stratification of lakes. Reviews of Geophysics, 46(2), 1-27. https://doi.org/10.1029/2006RG000210 | es_ES |
dc.description.references | Bonansea, M., Ledesma, C., Rodríguez, C., Sanchez Delgado, A. R. 2012. Concentración de clorofila-a y limite de zona fótica en el embalse Rio Tercero (Argentina) utilizando imágenes del satélite CBERS-2B. Ambiente & Água -An Interdisciplinary Journal of Applied Science, 7(3). https://doi.org/10.4136/ambi-agua.847 | es_ES |
dc.description.references | Bukata, R. P., Jerome, J. H., Kondratyev, K. Y., Pozdnyakov, D. V. 1991. Estimation of Organic and Inorganic Matter in Inland Waters: Optical Cross Sections of Lakes Ontario and Ladoga. Journal of Great Lakes Research, 17(4), 461-469. https://doi.org/10.1016/S0380-1330(91)71382-8 | es_ES |
dc.description.references | Centro de Ecología Aplicada. 2014. Diagnóstico de la condición trófica de cuerpos lacustres utilizando nuevas herramientas tecnológicas. Gobierno de Chile, Ministerio de Obras Públicas, Santiago, Chile. Disponible en: http://documentos.dga.cl/LGO5517.pdf | es_ES |
dc.description.references | Chen, H. 2016. Monitoring tropical billabong water turbidity using Remotely Piloted Aircraft System (RPAS) derived imagery. Charles Darwin University. Disponible en: http://espace.cdu.edu.au/eserv/ cdu:59859/Thesis_CDU_59859_Chen_H.pdf | es_ES |
dc.description.references | CONAF. 2009. Catastro y evaluación de recursos vegetacionales nativos de Chile. Catastro de Bosque Nativo de la Región El Maule. Disponible en: http://www.conaf.cl/nuestros-bosques/bosques-enchile/catastro-vegetacional/ | es_ES |
dc.description.references | Cox, B. A. 2003. A review of currently available instream water-quality models and their applicability for simulating dissolved oxygen in lowland rivers. Science of the Total Environment, 314, 335-377. https://doi.org/10.1016/S0048-9697(03)00063-9 | es_ES |
dc.description.references | Cox, R. M., Forsythe, R. D., Vaughan, G. E., Olmsted, L. L. 1998. Assessing water quality in catawba river reservoirs using landsat thematic mapper satellite data. Lake and Reservoir Management, 14(4), 405- 416. https://doi.org/10.1080/07438149809354347 | es_ES |
dc.description.references | Frêne, C., Núñez, M. 2010. Hacia un nuevo Modelo Forestal en Chile. Revista Bosque Nativo, 47, 25- 35. Disponible en: http://www.bosquenativo.cl/ descargas/Revista_Bosque_Nativo/RBN_47_art_ op2web.pdf | es_ES |
dc.description.references | Fuller, L. M., Aichele, S. S., Minnerick, R. J. 2004. Predicting water quality by relating Secchi-disk transparency and chlorophyll a measurements to satellite imagery for Michigan inland lakes, August 2002. US Department of the Interior, US Geological Survey. Disponible en: https://pubs.usgs.gov/ sir/2004/5086/pdf/sir2004-5086.pdf | es_ES |
dc.description.references | Giardino, C., Bresciani, M., Cazzaniga, I., Schenk, K., Rieger, P., Braga, F., Matta, E., Brando, V. E. 2014. Evaluation of multi-resolution satellite sensors for assessing water quality and bottom depth of Lake Garda. Sensors (Switzerland), 14(12), 24116- 24131. https://doi.org/10.3390/s141224116 | es_ES |
dc.description.references | Giardino, C., Pepe, M., Brivio, P. A., Ghezzi, P., Zilioli, E. 2001. Detecting chlorophyll, Secchi disk depth and surface temperature in a sub-alpine lake using Landsat imagery. Science of the Total Environment, 268(1-3), 19-29. https://doi.org/10.1016/S0048- 9697(00)00692-6 | es_ES |
dc.description.references | Gitelson, A. 1992. The peak near 700 nm on radiance spectra of algae and water: relationships of its magnitude and position with chlorophyll concentration. International Journal of Remote Sensing, 13(17), 3367-3373. https://doi.org/10.1080/01431169208904125 | es_ES |
dc.description.references | Gitelson, A., Garbuzov, G., Szilagyi, F., Mittenzwey, K. H., Karnieli, A., Kaiser, A. 1993. Quantitative remote sensing methods for real-time monitoring of inland waters quality. International Journal of Remote Sensing, 14(7), 1269-1295. https://doi.org/10.1080/01431169308953956 | es_ES |
dc.description.references | Gomi, T., Moore, R. D., Hassan, M. A. 2005. Suspended sediment dynamics in samll forest streams of the Pacific Northwest. Journal of the American Water Resources Association, 41(4), 877-898. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.2005.tb03775.x | es_ES |
dc.description.references | Khorram, S., Cheshire, H., Geraci, A. L., Rosa, G. 1991. Water quality mapping of Augusta Bay, Italy from Landsat-TM data. International Journal of Remote Sensing, 12(4), 803-808. https://doi.org/10.1080/01431169108929696 | es_ES |
dc.description.references | Kruse, F. A. 2004. Comparison of ATREM, ACORN, and FLAASH atmospheric corrections using lowaltitude AVIRIS data of Boulder, CO. In Summaries of 13th JPL Airborne Geoscience Workshop, Jet Propulsion Lab, Pasadena, CA. Disponible en: http://ww.hgimaging.com/PDF/Kruse-JPL2004_ ATM_Compare.pdf | es_ES |
dc.description.references | Larkin, J. H. 2014. Detecting Long-Term Trends in Water Quality Parameters Using Remote Sensing Techniques. Thesis. University of Illinois at UrbanaChampaign. Disponible en: http://hdl.handle. net/2142/49576 | es_ES |
dc.description.references | Ledesma, C., Bonansea, M., Rodríguez, C. M., Sánchez, A. R. 2013. Determinación de indicadores de eutrofización en el embalse Río Tercero, Córdoba (Argentina). Revista Ciencia Agronomica, 44(3), 419-425. https://doi.org/10.1590/S1806- 66902013000300002 | es_ES |
dc.description.references | Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., Chipman, J. W. 2004. Remote Sensing and Image Interpretation. (I. John Wiley & Sons, Ed.) (Fifth, Vol. 53). United States of America: UG I GGS Information Services, Inc. | es_ES |
dc.description.references | Lim, J., Choi, M. 2015. Assessment of water quality based on Landsat 8 operational land imager associated with human activities in Korea. Environmental Monitoring and Assessment, 187(6), 384. https://doi.org/10.1007/s10661-015-4616-1 | es_ES |
dc.description.references | M &W Ambientales. 2014. Evaluación de la condición trófica de la red de control de lagos de la Dirección General de Aguas. Santiago. Disponible en: http://documentos.dga.cl/LGO5518.pdf | es_ES |
dc.description.references | Matthews, M. W. 2011. A current review of empirical procedures of remote sensing in inland and near-coastal transitional waters. International Journal of Remote Sensing, 32(21), 6855-6899. https://doi.org/10.1080/01431161.2010.512947 | es_ES |
dc.description.references | OCDE. 1982. Eutrophication of waters: monitoring, assessment and control. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development; Washington, DC: Sold by OECD Publications and Information Center. https://doi.org/10.1002/iroh.19840690206 | es_ES |
dc.description.references | Peters, N. E., Meybeck, M. 2000. Water quality degradation effects on freshwater availability: impacts of human activities. Water International, 25(2), 185- 193. https://doi.org/10.1080/02508060008686817 | es_ES |
dc.description.references | Rojas Vuscovich, J. L., Tavares Rocha, Y. 2011. Implementación de prácticas públicas y privadas relacionadas al ordenamiento territorial a través de la determinación de unidades de paisaje en la cuenca hidrográfica del Lago Vichuquén, Chile. Revista Geográfica de América Central, 2, 1-22. http:// www.redalyc.org/articulo.oa?id=451744820762 | es_ES |
dc.description.references | Ruddick, K. G., Cauwer, V. De, Park, Y., Moore, G. 2006. Seaborne measurements of near infrared water-leaving reflectance : The similarity spectrum for turbid waters. Limology and Oceanography, 51(2), 1167-1179. https://doi.org/10.4319/ lo.2006.51.2.1167 | es_ES |
dc.description.references | Sánchez, E., Colmenarejo, M. F., Vicente, J., Rubio, A., García, M. G., Travieso, L., Borja, R. 2007. Use of the water quality index and dissolved oxygen deficit as simple indicators of watersheds pollution. Ecological Indicators, 7(2), 315-328. https://doi. org/10.1016/j.ecolind.2006.02.005 | es_ES |
dc.description.references | Sass, G. Z., Creed, I. F., Bayley, S. E., Devito, K. J. 2008. Interannual variability in trophic status of shallow lakes on the Boreal Plain: Is there a climate signal? Water Resources Research, 44(8). https://doi.org/10.1029/2007WR006310 | es_ES |
dc.description.references | Serwan, M. J. B. 1996. Trophic classification and ecosystem checking of lakes using remotely sensed information. Hydrological Sciences Journal, 41(6), 939-957. https://doi.org/10.1080/02626669609491560 | es_ES |
dc.description.references | Tenjo, C., Ruiz-Verdú, A., Delegido, J., Peña, R., Moreno, J. 2014. Determinación de componentes ópticamente activos en aguas continentales a partir de imágenes Landsat-8. UD y La Geomática, (9), 37-46. | es_ES |
dc.description.references | Wang, Y., Xia, H., Fu, J., Sheng, G. 2004. Water quality change in reservoirs of Shenzhen, China: detection using LANDSAT/TM data. Science of the Total Environment, 328(1-3), 195-206. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2004.02.020 | es_ES |
dc.description.references | Wells, M. L., Trainer, V. L., Smayda, T. J., Karlson, B. S. O., Trick, C. G., Kudela, R. M., Ishikawa, A., Bernard, S., Wulff, A., Anderson, D. M., Cochlan, W. P. 2015. Harmful algal blooms and climate change: Learning from the past and present to forecast the future. Harmful Algae, 49, 68-93. https://doi.org/10.1016/j.hal.2015.07.009 | es_ES |
dc.description.references | Yang, X., Wu, X., Hao, H., He, Z. 2008. Mechanisms and assessment of water eutrophication. Journal of Zhejiang University SCIENCE B, 9(3), 197-209. https://doi.org/10.1631/jzus.B0710626 | es_ES |