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Determinación de sólidos suspendidos totales en cuerpos de agua por medio de imágenes satelitales y su correlación con datos in situ
Determination of total suspended solids in water bodies using satellite imagery and its correlation with in situ data
DOI:
https://doi.org/10.15446/rbct.n59.126164Palabras clave:
Sólidos Suspendidos Totales (SST), teledetección, calidad del agua, imágenes satelitales, Sentinel-2, Landsat-8 (es)Total Suspended Solids (TSS), remote sensing, water quality, satellite imagery, Sentinel-2, Landsat-8 (en)
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Resumen
La gestión de la calidad del agua en Colombia se ha basado en mediciones in situ, limitando la cobertura espacial y temporal del monitoreo. Ante esta restricción, se evaluó la confiabilidad de imágenes satelitales para estimar la concentración de sólidos suspendidos totales (SST) en cuerpos lénticos. Se implementó un modelo metodológico que integró imágenes multiespectrales Landsat-8 OLI y Sentinel-2 MSI, correcciones radiométricas y atmosféricas, índices NDWI y NDVI, y calibración con datos de campo (2018 y 2021) en las lagunas Fúquene, La Herrera y Suesca. Los modelos obtenidos mostraron coeficientes de determinación >0,75 y errores cuadráticos medios <5 mg/L, siendo el algoritmo de Wu y Cui el de mejor desempeño al reflejar patrones espaciales coherentes con la dinámica hidrosedimentológica. Los resultados confirman la pertinencia de la teledetección para estimar y cartografiar SST, constituyéndose en una herramienta complementaria al monitoreo con potencial de aplicación en la gestión ambiental y la vigilancia hidrológica regional.
Water quality management in Colombia has relied on in-situ measurements, limiting the spatial and temporal coverage of monitoring. Given this limitation, the reliability of satellite imagery for estimating total suspended solids (TSS) concentration in lentic water bodies was evaluated. A methodological model was implemented that integrated Landsat-8 OLI and Sentinel-2 MSI multispectral images, radiometric and atmospheric corrections, NDWI and NDVI indices, and calibration with field data (2018 and 2021) from the Fúquene, La Herrera, and Suesca lagoons. The resulting models showed coefficients of determination >0.75 and root mean square errors <5 mg/L, with the Wu and Cui algorithm exhibiting the best performance by reflecting spatial patterns consistent with hydrosedimentological dynamics. The results confirm the relevance of remote sensing for estimating and mapping SST, making it a complementary tool to monitoring with potential application in environmental management and regional hydrological surveillance.
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