Acceso a abundantes, limpio, agua para beber, la recreación y el medio ambiente es uno de los problemas más urgentes del siglo XXI. Monitorear directamente las amenazas a la calidad del agua dulce es de vital importancia, pero debido a que los métodos actuales son costosos y no están estandarizados, Son raros los conjuntos de datos completos sobre la calidad del agua. En los Estados Unidos, uno de los países más ricos en datos del mundo, menos del 1% de todas las masas de agua dulce se han muestreado alguna vez para determinar su calidad.

En un nuevo periódico AquaSat:un conjunto de datos para permitir la teledetección de la calidad del agua para aguas continentales, un equipo dirigido por el profesor asistente de la Universidad Estatal de Colorado Matt Ross comparó grandes conjuntos de datos públicos de observaciones de la calidad del agua con imágenes satelitales para abordar los desafíos de medir la calidad del agua de manera eficiente y rentable.

Amenazas que no podemos comprender completamente, todavía

Según Ross, un científico de cuencas hidrográficas en el Departamento de Ciencia y Sostenibilidad de los Ecosistemas, hay muchas amenazas a la calidad del agua, incluidos los nutrientes de la escorrentía agrícola que apoyan la proliferación de algas; sedimentación en embalses que provocan problemas de distribución; y carbón disuelto de las hojas en descomposición que interrumpe las reacciones químicas que mantienen el agua limpia y segura para beber.

En la mayor parte, Las entidades gubernamentales monitorean la calidad del agua en los EE. UU. enviando científicos al campo para medir variables como la cantidad de clorofila (de las algas), concentraciones de sedimento en suspensión, carbono orgánico disuelto, y claridad del agua en persona.

Pero, como explica Ross y su equipo, para comprender e inventariar completamente los cambios en la calidad del agua, se requiere un conjunto de datos mucho más grande; que a su vez requiere que más y más personas realicen muestreos de campo, que es muy caro y es poco probable que solucione completamente el problema.

En lugar de, el equipo sugiere que el uso de sensores remotos a partir de imágenes satelitales podría ser una forma de ampliar enormemente nuestra comprensión de la variación en la calidad del agua a escalas continentales. con un pequeño costo adicional por muestreo.

Fusionar imágenes de satélite con mediciones de campo

Durante muchas décadas, Los científicos han sabido que el color del agua nos dice algo sobre lo que contiene. El agua bronceada brillante probablemente indica un río lleno de sedimentos. Los remolinos verdes sobre el lago Erie muestran el crecimiento de algas y la producción de clorofila. Las aguas de color marrón oscuro que drenan los bosques y pantanos ricos en taninos convierten las aguas azules en un color marrón té debido a la forma en que la luz interactúa con ciertos compuestos de carbono orgánico disuelto.

Imágenes de satélites que orbitan la tierra, incluido Landsat, detectan estas variaciones de color ya que toman imágenes de la Tierra cada 16 días.

"Estos satélites han cambiado fundamentalmente la forma en que entendemos los cambios a largo plazo en la agricultura, bosques incendios y otros cambios en la cobertura del suelo, "explicó Ross." Sin embargo, ha habido menos uso del archivo Landsat para comprender los cambios en la calidad del agua continental ".

Un desafío de utilizar imágenes Landsat para evaluar la calidad del agua es la falta de un conjunto de datos centralizado que empareje las imágenes satelitales con las observaciones sobre el terreno. Estos enfrentamientos, por ejemplo, cuando los satélites toman una foto el mismo día en que alguien toma una muestra de algas, se puede usar para construir algoritmos que solo usan imágenes para predecir la calidad del agua desde el espacio.

Menos de 1, 000 de estos enfrentamientos, construido principalmente para estudios individuales, actualmente existen, ralentizar la capacidad de los investigadores para construir, prueba, y aplicar modelos a gran escala para predecir la calidad del agua para cada imagen sin nubes en el archivo Landsat.

Una 'sinfonía de datos'

Los investigadores de CSU construyeron un nuevo conjunto de datos de más de 600, 000 coincidencias entre las mediciones de campo de la calidad del agua y las imágenes Landsat, creando lo que Ross llama una "sinfonía de datos".

Los datos de calidad del agua provienen de dos fuentes públicas:el Portal de Calidad del Agua, una cámara de compensación de datos federal de más de 400 estados diferentes, local, y agencias federales; y LAGOS-NE, un conjunto de datos de ciencia abierta de mediciones de la calidad del agua de los lagos para el noreste de los Estados Unidos. Conjunto, estos conjuntos de datos proporcionan más de 6 millones de observaciones sobre la calidad del agua.

Usando software de código abierto y Google Earth Engine, los autores fusionaron los datos de calidad del agua con el archivo Landsat de 1984 a 2019. Tanto los conjuntos de datos sin procesar como el conjunto de datos de emparejamiento combinado, que ellos llaman AquaSat, ahora están disponibles junto con el código subyacente para que los futuros usuarios puedan actualizar, cambio, y mejorarlo.

Los autores esperan que este conjunto de datos desbloquee nuevas y poderosas aplicaciones en la teledetección de la calidad del agua.

"We're hoping these tools will help build national-scale water quality estimates for large rivers and lakes, " said Ross. "These data would dramatically improve our understanding of water quality change at the macro-scale and allow the remote sensing community to compare methods and collectively improve our approach."

En el futuro, Ross's team expects to go beyond the U.S. to employ these same methods to improve water quality monitoring in other places with little or no field observations.