Análisis espacio-temporal de florecimientos algales nocivos en un lago-cráter tropical usando datos MODIS (2003-2020)

IF 0.4 Q4 REMOTE SENSING Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI:10.4995/raet.2023.19673
Lizette Zareh Cortés-Macías, J. P. Rivera-Caicedo, Jushiro Cepeda-Morales, Ó. U. Hernández-Almeida, Ricardo García-Morales, Pablo Velarde-Alvarado
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Abstract

El lago-cráter de Santa María del Oro en el estado de Nayarit, México, presenta Florecimientos Algales (FA) de manera cíclica anual, el florecimiento y posterior decaimiento de estas poblaciones de crea cambios de color en el agua, generalmente en la primera mitad del año. Este trabajo evalúo algoritmos de clasificación supervisada que permitan identificar estos cambios usando datos de los productos MOD09GQ y MYD09GQ del sensor MODIS en el período de enero 2003 a diciembre 2020. A partir de una revisión de FA registrados en la literatura y análisis estadísticos de gráficos de dispersión, se construyó una base de datos de información espectral y etiquetas del estado de color del lago para evaluar los diferentes algoritmos de clasificación. El mejor clasificador fue Random Forest con una precisión de 87.1 %, El análisis temporal y la evaluación espacial de la incidencia de los florecimientos mostraron que mayo, abril y marzo son los meses con mayor presencia de cambios de color en el lago relacionados a FA. En el análisis espacial se encontró que la mayor incidencia de florecimientos se da en la región sureste del lago y las mayores cantidades de eventos ocurrieron en los años 2011, 2008 y 2012 respectivamente. Se determina la influencia del fenómeno El Niño- Oscilación del Sur (ENSO) en la incidencia de florecimientos algales en el lago-cráter debido al patrón temporal entre las anomalías en los FA y el índice multivariado de El Niño-Oscilación del Sur, donde el mayor número de eventos de FA se presentaron en las fases frías del ENSO.
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利用MODIS数据(2003-2020年)对热带湖泊陨石坑有害藻类开花的时空分析
墨西哥纳亚里特州的圣玛丽亚·德尔·奥罗火山口每年都会出现藻类开花,这些种群的开花和随后的衰落通常会在上半年造成水的颜色变化。这项工作评估了监督分类算法,这些算法可以使用2003年1月至2020年12月期间MODIS传感器的MOD09GQ和MYD09GQ产品的数据来识别这些变化。根据文献中记录的FA回顾和散射图的统计分析,建立了湖泊光谱信息和颜色状态标签数据库,以评估不同的分类算法。最佳分类器是随机森林,准确率为87.1%,对开花发生率的时间分析和空间评估表明,5月、4月和3月是与FA相关的湖泊颜色变化最多的月份。空间分析发现,开花发生率最高的是湖泊东南部地区,事件数量最多的分别发生在2011年、2008年和2012年。由于FA异常与El Nino-South振荡多元指数之间的时间模式,确定了El Nino-South振荡(ENSO)现象对湖泊火山口藻类开花发生率的影响,其中FA事件最多发生在ENSO的寒冷阶段。
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Revista de Teledeteccion
Revista de Teledeteccion REMOTE SENSING-
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