Monitoreo de la Vegetación Acuática con Teledetección

Introducción

La vegetación acuática comprende desde macroalgas, pastos marinos (angiospermas) hasta vegetación flotante y emergente. Estas comunidades constituyen sistemas biológicos complejos que aportan múltiples servicios ecosistémicos esenciales.

El monitoreo de la biomasa y la extensión de la cobertura en estos ecosistemas resulta fundamental para garantizar su preservación. Sin embargo, los métodos de campo tradicionales suelen enfrentar restricciones operativas y de alcance que complican el estudio de grandes áreas de forma continua. En este contexto, aunque la teledetección satelital se presenta como una alternativa viable, su precisión en zonas acuáticas e intermareales suele verse comprometida por la interferencia de nubes, la complejidad de la óptica del agua y una resolución espacial que dificulta la clasificación de ecosistemas heterogéneos.

En este sentido, la teledetección de ecosistemas acuáticos se basa en la firma espectral de los sustratos bentónicos en el rango visible; sin embargo, esta señal está fuertemente influenciada por la transparencia del agua y la turbidez generada por sedimentos o fitoplancton. A medida que aumenta la profundidad, los procesos de absorción y dispersión lumínica atenúan la información que alcanza al sensor, mientras que la presencia de clorofila en pastos, macroalgas y corales provoca solapamientos espectrales que dificultan su diferenciación. Para superar estas limitaciones, es esencial el uso de algoritmos de procesamiento avanzado y la integración de datos que, junto con validaciones de campo, garanticen una clasificación precisa.

1. Fundamentos de la Teledetección en Cuerpos de Agua

El monitoreo remoto depende de la firma espectral de la vegetación, la cual se ve influenciada por tres factores principales:

1. Pigmentos Fotosintéticos: La vegetación acuática comparte con las plantas terrestres un comportamiento óptico caracterizado por la absorción en el rojo y la alta reflectancia en NIR. Esta firma espectral varía según la composición de pigmentos de cada grupo de macroalgas, permitiendo identificar especies en zonas poco profundas. En estos entornos, es posible aprovechar la reflectancia del infrarrojo antes de que el agua absorba por completo la energía.»
2. Atenuación del Agua: Debido a que el agua absorbe casi la totalidad de la energía en el espectro infrarrojo, el estudio de la vegetación sumergida se centra en las bandas del espectro visible (azul y verde), las cuales poseen una mayor capacidad de penetración en la columna de agua.
3. Turbidez y Sustrato: Factores como el material en suspensión y la composición del fondo marino suelen «enmascarar» la vegetación. Para solucionar esto, se emplean modelos de corrección que compensan la influencia de la columna de agua sobre la señal detectada.

2. Sensores y Plataformas

La elección de la plataforma depende de la escala del estudio:

• Satélites de Media Resolución (p.e. Landsat, Sentinel-2): Permiten realizar un monitoreo multitemporal y análisis de series de tiempo gracias a su acceso gratuito y cobertura global.
• Satélites de Alta Resolución (p.e. WorldView, PlanetScope): Cruciales para el mapeo detallado de parches pequeños de vegetación o identificación taxonómica.
• Drones (UAVs): Permiten capturar datos de alta resolución, fundamentales para validar modelos de campo o estudiar áreas de difícil acceso como zonas someras y lagunas costeras.

Fig. 1. Imagen que recrea las Fases del Monitoreo de la Vegtacion Acuática y la Teledetección. Fuente: imagen generada por IA.

Fig. 2. Resumen de algunos Fundamentos en Teledetección. 

Fuente:  Imagen generada por IA.

Estos organismos presentan una firma espectral dominada por pigmentos fotosintéticos, muy similar a la vegetación terrestre, pero con intensidades reducidas por la columna de agua.

Ver a continuación firmas espectrales comparativas de vegetacion acuática y comunidades asociadas.

• Pico Verde (~550 nm): Presentan una reflectancia moderada en el verde debido a la presencia de clorofila-a.
• Absorción del Rojo (~670 nm): Existe una caída marcada en la reflectancia debido a la fuerte absorción de energía para la fotosíntesis.
• Borde Rojo e Infrarrojo Cercano (NIR): En tierra, esta zona es de alta reflectancia. Sin embargo, en el agua, el NIR es absorbido casi totalmente en los primeros centímetros, por lo que solo es útil para detectar vegetación flotante o emergente.

Fig.3. Firma Espectrales  comparativas entre la vegetación acuática y comunidades asociadas. Fuente:  Imagen generada por IA.

• Comunidades Asociadas:

La principal dificultad radica en la similitud espectral entre productores primarios:

• Corales: Los corales sanos contienen algas simbióticas (zooxantelas) que también poseen clorofila. Esto genera una firma espectral con un pico en el verde y absorción en el rojo muy similar a la de los pastos marinos.
• Diferenciación: La distinción suele lograrse en la región del azul-verde (450–550 nm), donde la estructura de carbonato de calcio del coral puede aportar una reflectancia ligeramente superior a la de las densas praderas de pastos o mantos de macroalgas.
• Sustratos Inertes (Arena y Sedimento)
• Arena Coralina: Este componente destaca por su facilidad de identificación espectral. Se caracteriza por una reflectancia con tendencia lineal ascendente hacia las longitudes de onda mayores (región del rojo), distinguiéndose notablemente de los elementos orgánicos al no presentar las bandas de absorción típicas de los pigmentos fotosintéticos.

Fig. 4a y 4b. Espectros de reflectancia intrínseca de Sargassum. Ody et al. 2019.

El Índice de Algas Flotantes (FAI), propuesto inicialmente por Hu (2009), constituye una metodología de teledetección especializada en la detección y cuantificación de macrófitas y cianobacterias en la superficie marina.

Métodos de Análisis y Algoritmos

Se utilizan distintas técnicas para procesar los datos y obtener información e indicadores ecológicos, tales como:

• Índices Espectrales: NDVI, NDWI (para máscaras de agua) o el SABI (Surface Algal Bloom Index) y FAI.

• Textura: Análisis de la variabilidad espacial de los píxeles para diferenciar la rugosidad de un lecho de algas frente a un parche de arena

• Modelos de Clasificación: El uso de Machine Learning (Random Forest) y Deep Learning (Redes Neuronales) permite automatizar la identificación taxonómica. Estos modelos aprenden de datos tomados en campo para clasificar cada píxel de una imagen satelital con precisión.
• Random Forest (RF): Es el más robusto para datos oceánicos. Permite identificar qué bandas satelitales, son más importantes para diferenciar cada especie.
• Deep Learning (CNN): Las Redes Neuronales son ideales cuando se trabaja con imágenes de muy alta resolución (drones o satélites como WorldView-3), ya que analizan patrones espaciales complejos además del color.
• Diagnóstico Espectral: El estrés ambiental altera la concentración de pigmentos (clorofila, carotenoides). Mediante el análisis de la firma espectral con drones o satélites, se pueden identificar descensos en la actividad fotosintética, lo que sirve como una alerta temprana de contaminación química o física.
• Respuesta a la Eutrofización: El exceso de nutrientes (nitrógeno y fósforo) provocan cambios drásticos. Las macroalgas oportunistas pueden proliferar rápidamente, asfixiando a los pastos marinos o corales. Este cambio de cobertura es detectable mediante sensores remotos antes de que el daño sea irreversible.

Entrenamiento: Se le «enseña» al modelo qué firma espectral corresponde a cada taxón usando los puntos recolectados en campo (con puntos GPS).

• Validación: Se utiliza la Matriz de Confusión para calcular la precisión (Kappa Index). Esto nos dice qué tanto se equivocó el modelo confundiendo, por ejemplo, coral con macroalgas.

• Análisis Multitemporal: Uso de plataformas como Google Earth Engine (GEE) para procesar grandes volúmenes de datos y detectar tendencias de degradación o recuperación a lo largo de décadas.

Fig. 5. Lago Taihu el 10 de deciembre de 2019. Tomado  https://www.unigis.es/script-para-monitorizar-la-presencia-de-plantas-acuaticas-y-algas-mediante-imagenes-satelite/

El análisis visual de estos ecosistemas se basa en una codificación cromática estratégica que traduce valores numéricos de índices y scripts en información geográfica procesable.

• Zonificación por Densidad: Se utiliza una escala de colores que va desde el azul (agua libre) y turquesa (población escasa), pasando por el verde fluorescente (densidad moderada), hasta el amarillo, que señala las áreas de máxima concentración de biomasa.
• Identificación de Turbidez: Mediante algoritmos personalizados, los tonos marrones y púrpuras logran delimitar visualmente la profundidad escasa o la presencia de sedimentos.

Consideraciones Finales

Necesidad de un Enfoque Multidisciplinario: No es posible obtener resultados precisos mediante una sola técnica. Se requiere la convergencia de la teledetección con la validación in situ para reducir la incertidumbre de los datos satelitales.

Limitaciones de los Sensores Pasivos: La profundidad y la composición de la columna de agua actúan como filtros críticos que atenúan la señal espectral, lo que exige el uso de algoritmos avanzados de corrección de columna de agua para recuperar la información del fondo.

 Complejidad de la Clasificación: La similitud espectral entre pastos, macroalgas y corales para la clasificación de hábitats. Esto obliga a transitar desde métodos de clasificación tradicionales hacia algoritmos de procesamiento avanzado (como machine learning o análisis multitemporal).

 Prioridad de Conservación: Dado que estas comunidades son sistemas biológicos complejos y vulnerables, el desarrollo de metodologías de monitoreo continuas y precisas es un requisito indispensable para garantizar la conservación de los ecosistemas marinos tropicales.

Referencias Bibliográficas.

1. ARSET – Monitoreo de la Vegetación Acuática con Teledetección. (2022).NASA Applied Remote Sensing Training Program (ARSET).https://www.earthdata.nasa.gov/es/learn/trainings/monitoreo-de-la  vegetacion-acuatica-con-teledeteccion.
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6. Ody A, Thibaut T, Berline L, Changeux T, Andre´ J-M, Chevalier C, et al. (2019) From In Situ to satellite observations of pelagic Sargassum distribution and aggregation in the Tropical North Atlantic Ocean. PLoS ONE 14(9): e0222584. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0222584
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Jerlin Fernández
jerlinfernandezp@gmail.com  Unidad de Geomática. Centro de Procesamiento Digital de Imágenes (CPDI). Fundación Instituto de Ingeniería.