Desde el inicio de los lanzamientos y uso de los sensores remotos, sus aplicaciones han ido creciendo exponencialmente con el tiempo, en sus comienzos se trabajaba mayoritariamente en el manejo de los recursos terrestres y hoy en día no hay campo técnico que escape de su injerencia.
La información marina ocupa un lugar primordial en el acervo y búsqueda constante de nueva información que nos permita conocer mejor este recurso vital, es así como el parámetro de la clorofila es una necesidad imperiosa en cualquier sistema de datos.
¿Que es la clorofila?
La clorofila es un pigmento de color verde, presente en todas las plantas terrestres y marinas, esencial para transformar la energía luminosa en energía química. Es lo que se denomina fotosíntesis, este pigmento es el responsable de la coloración verde de las plantas.
¿Como los sensores remotos detectan la clorofila?
La tecnología satelital mide la clorofila analizando la interacción de la luz con la vegetación y las masas de agua.
Los satélites detectan la clorofila midiendo las longitudes de onda de la luz que refleja o emite la clorofila en el agua, lo cual permite estimar la cantidad de clorofila presente. Estas mediciones, a menudo realizadas con sensores marinos, revelan variaciones en el color del agua debido a la presencia de clorofila en el fitoplancton, cambiando el agua de azul a verde. Los satélites también pueden distinguir diferentes tipos de fitoplancton y monitorear los niveles de clorofila a lo largo del tiempo y el espacio.
La clorofila, al ser un pigmento verde, absorbe la luz en las regiones azul y roja del espectro electromagnético, mientras que refleja la franja del espectro que corresponde a la luz verde.
Los sensores satelitales marinos pueden detectar variaciones en el color del océano debido a la presencia de clorofila en el fitoplancton (pequeñas algas), que cambia el color del agua de azul a verde. Debemos tener en cuenta ciertas limitaciones de los sensores al respecto, ellos solo pueden detectar fitoplancton cerca de la superficie y en ausencia de nubes, que de otro modo dificultarían la visión de la superficie del mar.
Imagen Sentinel-2 de la Laguna Colorada en Bolivia situada a una altura de 4300 mts.
Abril 19 del 2025
Firma espectral
Los sensores a bordo de los satélites detectan longitudes de onda específicas de la luz reflejada por la superficie terrestre, especialmente en el espectro visible e infrarrojo cercano. La clorofila absorbe la luz en las regiones azul (alrededor de 450 nm) y roja (alrededor de 670 nm), mientras que refleja la luz verde y el infrarrojo cercano. Al medir estas firmas espectrales, se pueden estimar la concentración de clorofila en plantas y ecosistemas acuáticos.
Los sensores que capturan bandas espectrales más estrechas en estas longitudes de onda pueden utilizarse para diferenciar cambios sutiles en la salud de la vegetación o la calidad del agua. Esta especificidad espectral es fundamental para muchos algoritmos que estiman el contenido de clorofila, ya sea en cubiertas vegetales densas o en cuerpos de agua turbios. La teledetección ofrece un enfoque potente y no invasivo para mapear y monitorear el contenido de clorofila tanto en la vegetación terrestre como en los ecosistemas acuáticos. Al capturar la firma espectral única de la clorofila, podemos estimar concentraciones en grandes áreas con una impresionante resolución espacial y temporal.
Imagen Sentinel-2 del Lago Pirámide en Nevada USA
Octubre 15 del 2024
Sensores satelitales
Desde el lanzamiento del satélite SeaWiFS en 1997, una serie de sensores marinos han proporcionado mediciones continuas de la concentración de clorofila en el océano global. Debido a los efectos de los frentes, remolinos y regiones de afloramiento en el crecimiento del fitoplancton, estos datos del color del océano también revelan mucho sobre los procesos físicos que ocurren en él.
Las plataformas satelitales modernas desempeñan un papel fundamental en la teledetección de clorofila:
– Sentinel-2 y Landsat: Con su resolución espacial de moderada a alta y múltiples bandas que cubren la región visible e infrarroja cercana, estos sensores permiten el mapeo de la clorofila a escalas finas. Por ejemplo, las bandas de Sentinel-2 alrededor del color rojo e infrarojo son especialmente adecuadas para evaluaciones de la salud de la vegetación, mientras que ciertas combinaciones de bandas están diseñadas para aplicaciones acuáticas. – Plataformas especializadas: En algunos estudios de calidad del agua, se utilizan satélites adicionales equipados con sensores diseñados para precisión espectral (o incluso sensores hiperespectrales aerotransportados) para capturar las complejas propiedades ópticas del agua. Estos enfoques ayudan a distinguir la señal de la clorofila de otros componentes, como la materia orgánica disuelta coloreada (CDOM), que puede complicar la recuperación en aguas continentales y costeras.
Imagen MODIS del Lago de Maracaibo Venezuela
Septiembre 25 del 2021
Parametrización
Se han desarrollado varios métodos para convertir los datos espectrales brutos en estimaciones utilizables de la concentración de clorofila:
– Modelos empíricos y de aprendizaje automático: Los algoritmos empíricos que relacionan las razones de reflectancia (p. ej., índices basados en azul/verde o borde rojo) con los niveles de clorofila son estándar. Más recientemente, se han aplicado técnicas de aprendizaje automático como el bosque aleatorio y la regresión de vectores de soporte.
Estos métodos suelen alcanzar coeficientes de determinación (R²) superiores a 0,9 en estudios controlados, al capturar eficazmente las relaciones no lineales entre la reflectancia y la concentración de pigmentos. Sin embargo, los especialistas deben sopesar esto con el riesgo de sobreajuste al extender los modelos a diferentes regiones o bajo condiciones atmosféricas variables.
– Modelos de transferencia radiativa: Estos modelos simulan el paso de la luz a través de la atmósfera y el dosel o la columna de agua para proporcionar estimaciones físicamente interpretables. Si bien pueden ofrecer precisiones ligeramente inferiores (con valores de R² que a veces oscilan entre 0,6 y 0,8), su base física los hace útiles para comprender los procesos subyacentes, especialmente cuando se combinan con restricciones empíricas. – Enfoques híbridos: Reconociendo que tanto el aprendizaje automático como los modelos de transferencia radiativa tienen fortalezas únicas, las investigaciones recientes tienden hacia los modelos híbridos. Estos combinan la interpretabilidad de los modelos físicos con las capacidades de predicción precisas de los métodos basados en datos para mejorar tanto la precisión como la generalización.
Imagen Sentinel-2 del Golfo de Oman en el mar de Arabia
Marzo 30 del 2025
– Adaptación de algoritmos: Los principios son similares a los de las aplicaciones terrestres, pero surgen desafíos adicionales debido a factores como la turbidez del agua, la CDOM y la reflectancia generalmente menor de las superficies acuáticas. Software de procesamiento especializado, se utiliza a menudo para calibrar y procesar imágenes satelitales y realizar correcciones precisas de la atmósfera y la columna de agua.
Rangos y limitaciones de concentración: Estudios han observado que, si bien la teledetección puede estimar la clorofila a de forma fiable en regímenes de concentración bajos a moderados (por ejemplo, valores entre 15 y 80 µg/L), condiciones extremas como la proliferación de algas (con concentraciones superiores a 180 µg/L) pueden dar lugar a subestimaciones. Los desafíos en este caso se deben principalmente a las complejidades ópticas que afectan la fiabilidad de la señal.
Retos y perspectivas futuras
En el caso de las masas de agua, la clorofila-a es el pigmento clave a monitorear, ya que sirve como indicador de la biomasa del fitoplancton y, por extensión, de la salud del ecosistema.
A pesar de su potencial, la medición de la clorofila mediante teledetección no está exenta de desafíos:
Correcciones atmosféricas y ambientales: La corrección eficaz de la interferencia atmosférica y las condiciones de la superficie del agua es fundamental.
Los errores en estos pasos pueden afectar significativamente la precisión de las estimaciones de clorofila. – Desajustes de escala: Particularmente en pequeñas masas de agua continentales o paisajes heterogéneos, la resolución espacial de los satélites puede limitar la granularidad y la fiabilidad de las estimaciones.
– Generalización de modelos: Si bien muchos algoritmos funcionan bien en condiciones controladas o específicas de una región, su escalabilidad a diversos entornos ambientales sigue siendo un desafío. Esto impulsa la investigación hacia enfoques híbridos y la integración de datos multisensor.
– Integración de datos multitemporales: La combinación de datos de diferentes momentos puede ayudar a capturar la dinámica estacional y los cambios transitorios en el contenido de clorofila, lo cual es vital tanto para la gestión agrícola como para el monitoreo ambiental.
El crecimiento, la mortalidad, la disponibilidad de nutrientes y el pastoreo del zooplancton afectan la abundancia de fitoplancton presente en el agua.
Los procesos que elevan o reducen la profundidad de la biota afectarán la cantidad de fitoplancton en la capa superficial que el satélite observa.
Por ejemplo, satélites como MODIS y Sentinel-2 de la NASA utilizan algoritmos para procesar datos de reflectancia y generar mapas de clorofila. En los cuerpos de agua, la concentración de clorofila-a es un indicador clave de la abundancia de algas y la calidad del agua, lo que ayuda a los investigadores a monitorear la eutrofización y las floraciones de algas nocivas.
Imagen Sentinel-2 de Salto Grande en Argentina y Uruguay
Febrero 1 del 2025
Es probable que la investigación futura se centre en la integración de tecnologías avanzadas de sensores con modelos robustos basados en IA, mejorando así la escalabilidad, la precisión y las capacidades de monitoreo en tiempo real. La teledetección de la clorofila es un campo en evolución que conecta la ciencia ambiental con aplicaciones tecnológicas de vanguardia. Su uso abarca desde la agricultura de precisión, donde el monitoreo de la clorofila del dosel permite optimizar el riego y la fertilización, hasta las evaluaciones ecológicas en cuerpos de agua, donde el seguimiento de la clorofila a ayuda a determinar la calidad del agua y la dinámica de la floración de algas.
