Source: The Conversation – (in Spanish) – By Emilio Ramírez Juidías, Tenured Lecturer at University of Seville (Spain). Founding member of the knowledge-based company RS3 Remote Sensing S.L.., Universidad de Sevilla
En el contexto actual de emergencia climática y creciente escasez de agua, la gestión eficiente de este recurso es un desafío urgente.
El Parque Nacional de Doñana, joya ecológica del sur de Europa, representa un ejemplo paradigmático de esta problemática. La disminución del nivel freático, el retroceso de lagunas temporales y el aumento de las temperaturas son signos visibles de un ecosistema en riesgo.
Ante este escenario, las técnicas de teledetección, aquellas tecnologías basadas en la observación de la Tierra, desempeñan un papel esencial para comprender y anticipar los efectos del cambio climático sobre los recursos hídricos.
Gracias al tratamiento digital de imágenes satelitales, y mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, es posible identificar con precisión las variaciones en la cobertura de agua y vegetación.
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¿Por qué el agua en Doñana está en peligro?
El Parque Nacional de Doñana, situado entre las provincias de Huelva, Sevilla y Cádiz, es un enclave natural único que depende del equilibrio hídrico para mantener su biodiversidad. Sin embargo, en los últimos años, el descenso del nivel de los acuíferos, la reducción de lluvias y el aumento de las temperaturas están alterando gravemente este equilibrio. A ello se suma la presión ejercida por la actividad agrícola intensiva en el entorno, que conlleva extracciones masivas de agua subterránea para regadío, muchas de ellas ilegales.
Como resultado, lagunas estacionales que antes se llenaban cada año ahora permanecen secas, y comienzan a desaparecer o desplazarse especies animales y vegetales.
Este deterioro progresivo está afectando al ecosistema y al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030, como el ODS 6 (agua limpia y saneamiento) y el ODS 13 (acción por el clima). Comprender las causas del problema y anticipar sus consecuencias resulta clave para poder intervenir de forma eficaz.
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La mirada desde el espacio: ¿qué nos dicen los satélites?
Desde el espacio, los satélites ofrecen una perspectiva privilegiada para observar la evolución del medio ambiente. Gracias a la radiación del Sol y a los sensores de los satélites, es posible detectar variaciones en la humedad del suelo, el retroceso de masas de agua o los cambios en la cobertura vegetal.
En espacios protegidos como Doñana, esta información resulta crucial para entender cómo afectan el cambio climático y las actividades humanas a su equilibrio ecológico. Misiones satelitales como Landsat, Sentinel o MODIS proporcionan datos periódicos y de libre acceso que permiten hacer un seguimiento preciso del territorio sin necesidad de intervención directa.
Nuestro proyecto “Aplicación del tratamiento digital de imágenes para el monitoreo de recursos hídricos en línea con la Agenda 2030” utiliza estas imágenes satelitales como base para desarrollar algoritmos avanzados que interpretan, clasifican y analizan la información. A través de técnicas de machine learning se puede identificar de forma automática la presencia o ausencia de agua, evaluar el grado de estrés hídrico y anticipar tendencias a medio plazo.
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Algoritmos que aprenden a proteger el agua
El tratamiento digital de imágenes satelitales no solo consiste en observar el paisaje desde el espacio, sino en extraer información valiosa mediante el uso de algoritmos matemáticos. Para ello, nuestro equipo ha desarrollado y probado un índice espectral capaz de detectar con precisión la presencia de agua superficial en el Parque Nacional de Doñana. Este tipo de herramienta permite automatizar el análisis de grandes volúmenes de datos, así como generar mapas actualizados sobre el estado hídrico del territorio.
El algoritmo aplicado se basa en una fórmula que combina bandas satelitales específicas, es decir, la banda del infrarrojo cercano (NIR) y la banda del rojo (Red). La expresión matemática utilizada es:
Presencia agua superficial = 0.037 * 2.71[(NIR-Red)/(NIR+Red)]
(r = 0.85, R2 = 0.79)
Este índice, desarrollado a partir de técnicas de aprendizaje automático (machine learning), aprovecha el contraste entre la alta reflectancia del NIR en vegetación sana y su baja respuesta en cuerpos de agua, permitiendo una distinción clara entre ambos elementos. A mayor valor del índice, mayor es la probabilidad de que se trate de una superficie cubierta por agua o con alto contenido de humedad.
Gracias a este tipo de análisis es posible generar modelos predictivos que alerten sobre sequías, identificar zonas húmedas en retroceso y planificar estrategias de conservación más eficaces. Además, este enfoque automatizado se puede aplicar en otros entornos naturales con problemas similares.
Tecnología al servicio de la agenda 2030
El uso de imágenes satelitales y algoritmos inteligentes aplicados al análisis del agua representa una alianza estratégica entre tecnología y sostenibilidad. Gracias a estas innovaciones, es posible anticipar impactos, actuar con rapidez y evaluar la eficacia de las medidas adoptadas, lo que resulta clave en un contexto de cambio climático y creciente presión sobre los recursos naturales.
Este artículo se ha escrito con la colaboración de Paula Romero Beltrán y Clara Isabel González López, becarias de investigación en RS3 Remote Sensing S.L.
Emilio Ramírez Juidías no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
– ref. Así vigilamos la salud hídrica de Doñana desde el cielo – https://theconversation.com/asi-vigilamos-la-salud-hidrica-de-donana-desde-el-cielo-260246