Resumen de Monitoring the ecological state of a hypertrophic lake (Albufera of València, Spain) using multitemporal Sentinel-2 images

Xavier Sòria Perpinyà, Esther Patricia Urrego, Marcela Pereira Sandoval, Antonio Ruiz Verdú, Ramón Peña, Juan M. Soria, Jesús Delegido, Eduardo Vicente Pedrós, José Moreno Méndez

• español

  El lago de la Albufera de València, un lago hipertrófico, ha sido largamente estudiado desde los años 80, pero los esfuerzos en revertir el sistema a un estado de aguas claras no han dado los frutos esperados debido a que la presión sobre este sistema es cada vez mayor (aumento de aguas ricas en nutrientes, disminución de la precipitación y aumento de la evaporación). El estado en que se encuentra el lago requiere un seguimiento constante, y uno de los principales parámetros biológicos utilizados en ecología y gestión del agua para el seguimiento y control del estado ecológico de los ecosistemas acuáticos es la concentración de clorofila a [Chl-a]. En este sentido, la teledetección es una óptima herramienta para el seguimiento continuo del estado de calidad de la masa de agua a través de la [Chl-a], permitiendo además, entender mejor su dinámica espacial. En este trabajo se pretende demostrar la validez de un algoritmo para la estimación de [Chl-a] a partir de imágenes de Sentinel-2 (A y B), los nuevos satélites de observación de la tierra de la Agencia Espacial Europea, con el sensor MSI, multiespectral (13 bandas) desde 404 nm hasta 2200 nm, una resolución espacial de 10 m y una frecuencia temporal de 5 días, impensables hasta ahora en imágenes de libre acceso. El estudio se realizó con imágenes de los años 2016 y 2017. Durante este periodo solo se pudieron aprovechar 40 imágenes sin nubes de las 81 que tomó el satélite. Una vez descargadas las imágenes, se utilizó el programa SNAP 5 para su procesado; mediante la herramienta Sen2cor se corrigieron atmosféricamente y con el algoritmo elaborado por Soria et al. 2017 se estimó la [Chl-a] del lago. Los datos estimados se validaron con muestras de campo: se realizaron un total de 18 muestreos y se tomaron 92 muestras en las que se midió la [Chl-a]. Además, para una mejor interpretación de los resultados se tomaron datos de conductividad y profundidad del disco de Secchi en campo y se recopilaron datos hidrológicos, de precipitación y viento. Los resultados de la validación fueron muy buenos puesto que con la correlación lineal entre datos de campo y estimados se obtuvo una R = 0.8, lo que demuestra la robustez del algoritmo empleado. De la interpretación de los mapas temáticos se pudo extraer que la evolución temporal de la [Chl-a] sigue un patrón bimodal anual, donde la disminución de la [Chl-a] está determinada bien por un aumento notable de la renovación del agua del lago o por una extinción de los nutrientes disponibles debido a un crecimiento excesivo del fitoplancton.

• English

  Albufera of València, a hypertrophic lake, has been studied extensively since the 1980s, but the efforts to revert the system to a clear water state have not yielded the expected results because pressure on this system is growing (increase in nutrient-rich water inputs, decrease in precipitation and increase in evaporation). The current state of the lake requires constant monitoring, and one of the main biological parameters used in ecology and water management to monitor and control the ecological status of aquatic ecosystems is chlorophyll a concentration [Chl-a]. In this sense, remote sensing is an optimal tool for continuous monitoring of the quality state of the water body through [Chl-a] and to obtain a better understanding of its spatial dynamics.

  This work aims to demonstrate the validity of an algorithm for [Chl-a] retrieval from Sentinel-2 (A and B), the new Earth observation satellites of the European Space Agency, with the sensor MSI, multispectral (13 bands) from 404 nm to 2200 nm, a spatial resolution of 10 m and a temporal frequency of 5 days - values unthinkable until now as regards to open access images.

  The study was carried out with images from 2016 and 2017, but only 40 images out of the 81 taken by the satellite could be used – such rate was mainly due to unfavourable weather conditions. Once images were downloaded, the SNAP 5 software was used for the processing. Using the Sen2cor tool, they were corrected atmospherically and, with the algorithm developed by Soria et al. 2017, lake [Chl-a] was estimated. Estimated data were validated against field samples: a total of 18 sampling campaigns were carried out and 92 samples were taken to measure the [Chl-a]. In addition, to better interpret results, data on conductivity and Secchi disk depths measurements were taken in the field and hydrological, precipitation and wind data were also collected. Results of the validation were deemed very good since an R = 0.8 was obtained when applying a linear correlation between field data and estimates, which shows the robustness of the algorithm used. From the interpretation of the thematic maps, it was possible to infer that the temporal evolution in [Chl-a] variations follows an annual bimodal pattern, where the decrease in [Chl-a] is determined either by a significant increase in water renewal of the lake or by the depletion of the available nutrients in the water due to a previous excessive growth of phytoplankton.