En el contexto actual del clima de emergencia y la escasez de agua en crecimiento, la gestiĆ³n eficiente de este recurso es un desafĆo de emergencia.
El Parque Nacional Donana, la joya ecolĆ³gica del sur de Europa, es un ejemplo paradigmĆ”tico de este problema. Al reducir la capa freĆ”tica, el retorno de lagunas temporales y el aumento de las temperaturas son signos visibles de ecosistemas de riesgo.
Dado este escenario, los sentimientos remotos y las tecnologĆas terrestres, juegan un papel esencial para comprender y predecir los efectos del cambio climĆ”tico en los recursos hĆdricos.
Gracias al tratamiento digital de las imĆ”genes satelitales y al usar un algoritmo de aprendizaje automĆ”tico, es posible identificar variaciones en la cobertura de agua y vegetaciĆ³n.
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¿Por quĆ© el agua en Donana estĆ” en peligro?
El Parque Nacional Donana, ubicado entre las provincias de Huelva, Sevilla y Cadiz, es un enclave natural Ćŗnico que depende del equilibrio hĆdrico para mantener su biodiversidad. Sin embargo, en los Ćŗltimos aƱos, la disminuciĆ³n en el nivel de acuĆfero, la reducciĆ³n de la lluvia y las temperaturas aumentadas modifican seriamente este equilibrio. Se agrega a la presiĆ³n que realiza una actividad agrĆcola intensiva en el medio ambiente, que incluye extracciones masivas de agua subterrĆ”nea para riego, muchos de ellos ilegales.
Como resultado, las lagunas estacionales se reunieron anteriormente cada aƱo ahora permanecen secas y comienzan a desaparecer o mover las especies de animales y vegetales.
EvoluciĆ³n de la precipitaciĆ³n y temperatura en Donana entre 2006 y 2100. ElaboraciĆ³n propia del informe de expertos en clima VI (2021)
Este deterioro progresivo afecta el ecosistema y el respeto por los Objetivos de Desarrollo Sostenible (SDG) 2030, como SDG 6 (agua pura y saneamiento) y SDG 13 (acciĆ³n climĆ”tica). Comprender la causa de los problemas y pronosticar sus consecuencias es crucial para una inserciĆ³n efectiva.
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Apariencia del espacio: ¿QuĆ© nos dicen los satĆ©lites?
Desde el espacio, los satĆ©lites ofrecen una perspectiva privilegiada para observar la evoluciĆ³n del medio ambiente. Gracias a la radiaciĆ³n del sol y los sensores satelitales, es posible descubrir diferencias en la humedad del suelo, una disminuciĆ³n en la masa del agua o los cambios en la cobertura de la vegetaciĆ³n.
En espacios protegidos como Donan, esta informaciĆ³n es crucial para comprender cĆ³mo influir en el cambio climĆ”tico y las actividades humanas en su equilibrio ecolĆ³gico. Las misiones satelitales como Landsat, Sentinel o MODIS proporcionan datos de acceso periĆ³dico y libre que permiten un monitoreo preciso de territorio sin la necesidad de intervenciĆ³n directa.
Nuestro proyecto "AplicaciĆ³n de imĆ”genes de tratamiento digital para monitorear los recursos hĆdricos con recursos diarios 2030". Utiliza estas imĆ”genes satelitales como base para el desarrollo de algoritmos avanzados que interpretan, clasifican y analizan informaciĆ³n. A travĆ©s de las tĆ©cnicas de las mĆ”quinas de aprendizaje, la presencia o ausencia de agua se puede identificar automĆ”ticamente, evaluar el grado de estrĆ©s hĆdrico y predecir las tendencias en el mediano plazo.
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Algoritmos aprendiendo a proteger el agua
El tratamiento digital de las imĆ”genes satelitales no solo es observado por un paisaje desde el espacio, sino tambiĆ©n para extraer informaciĆ³n valiosa utilizando algoritmos matemĆ”ticos. Para hacer esto, nuestro equipo ha desarrollado y probado un Ćndice espectral que puede detectar con precisiĆ³n la presencia de agua superficial en el Parque Nacional Donan. Este tipo de herramienta le permite automatizar grandes cantidades de datos, asĆ como generar carpetas actualizadas en la condiciĆ³n de agua del territorio.
El algoritmo aplicado se basa en una fĆ³rmula que combina bandas satelitales especĆficas, o alcance infrarrojo cercano (NIR) y rango rojo (rojo). El tĆ©rmino matemĆ”tico utilizado es:
Presidencia de agua superficial = 0.037 * 2.71 ((NIR + Network)) (R = 0.85, R2 = 0.79)
Este Ćndice, desarrollado a partir de tĆ©cnicas de aprendizaje automĆ”tico (aprendizaje automĆ”tico), utiliza un contraste entre las vacaciones mĆ”s altas en la vegetaciĆ³n saludable y su baja respuesta a los cuerpos de agua, lo que permite una clara distinciĆ³n entre ambos elementos. Cuanto mayor sea el valor del Ćndice, mĆ”s probable es que la superficie estĆ© cubierta con agua o con alto contenido de humedad.
Gracias a este tipo de anĆ”lisis, es posible generar modelos predictivos que adviertan a los Navils, identifiquen Ć”reas hĆŗmedas en atrasos y planifiquen estrategias de conservaciĆ³n mĆ”s eficientes. AdemĆ”s, este enfoque automatizado se puede aplicar a otros entornos naturales con problemas similares.
TecnologĆa en la agenda 2030
El uso de imĆ”genes satelitales y algoritmos inteligentes aplicables al anĆ”lisis del agua es una alianza estratĆ©gica entre la tecnologĆa y la sostenibilidad. Gracias a estas innovaciones, es posible predecir el impacto, actuar rĆ”pidamente y evaluar la efectividad de las medidas adoptadas, lo cual es crucial en el contexto del cambio climĆ”tico y la creciente presiĆ³n sobre los recursos naturales.
Este artĆculo fue escrito con cooperaciĆ³n de Paul Romero BeltrĆ”n y Clara Isabel GonzĆ”lez LĆ³pez, InvestigaciĆ³n de becas sobre sensaciĆ³n remota RS3 SL
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