El parque nacional Torres del Paine sufrió uno de los más graves incendios en su historia a finales del 2011, donde un turista israelí generó un fuego descontrolado que terminó con casi 20 mil hectáreas incendiadas de bosque nativo con diverso grado de severidad. Sin embargo, antes del inicio del fuego, el Parque Nacional había pasado por una fuerte ola de calor, 14 días sin lluvias, altas temperaturas del aire y superficie, así como fuertes velocidades de viento. La zona tenía un alto potencial radiativo del fuego, variable determinante al momento de iniciar un siniestro de esa naturaleza con un alto grado expansivo.
Figura 2. Estimación del Área quemada sobre una imagen falso color correspondiente a enero del 2005 (a) y febrero del 2012 (b). Se muestran además fotografías in-situ correspondientes a los distintos sitios siniestrados en c, d y e. (1) http://www.aet.org.es/revistas/revista38/Numero38_04.pdf
A finales del 2016 y principios del 2017, en la zona centro sur de Chile, ocurrió un Mega Incendio totalizando casi 600 mil hectáreas consumidas donde comunas como Empedrado fueron completamente arrasadas por el fuego. En este incendio se suman diversos patrones como la combustibilidad de la vegetación y la extensión de plantaciones forestales. Sin embargo, las altas temperaturas, fuertes vientos y largos periodos de ausencia de lluvias, precedieron a esta catástrofe.
Figura 3. Ubicación comuna de Empedrado. (3)
Figura 4. Área afectada por el incendio en la comuna de Empedrado. (3)
Figura 5. Clasificación de severidad de daño según el índice dNBR y los criterios de Key y Benson (2006), el índice RdNBR y los criterios de Miller y Thode (2007) y el índice RBR y los criterios de Parks et al. (2014). (3)
Desde diciembre del 2022 que se están detectando diversos incendios en la zona centro sur de Chile. Si bien es cierto, se habla de focos aislados y controlados, hoy en día, esta zona muestra imágenes de llamas que afectan centros poblados, cultivos, plantaciones y diversos ecosistemas. ¿Qué rol juega la percepción remota y el monitoreo satelital como agente preventivo?
La mayor parte de las misiones espaciales permiten detectar incendios activos, dispersión de contaminantes y contrastar el antes y después de un incendio generando índices de severidad. Además, las imágenes pueden ser combinadas con modelos de dispersión de incendios utilizando datos meteorológicos como información complementaria. Sin embargo, toda esta información que habitualmente vemos en las redes sociales y en los medios de prensa, aparece una vez decretado el incendio, sub-utilizando la herramienta preventiva que pueden dar las imágenes satelitales y los monitoreos operacionales.
Figura 6. Recuentos de píxeles de incendios activos durante la noche detectados en celdas de cuadrícula de 0,1◦ en enero de 2019 de (a) Sentinel3B SLSTR y (b) Terra MODIS. (4)
Desde la década de los años 80’ que los satélites geoestacionarios se han utilizado para la detección y seguimiento de incendios debido a su gran resolución temporal (una imagen cada 15 ó 30 min), a pesar de su baja resolución espacial (3- 5 km), los incendios de gran envergadura espacial como en el Amazonas o en Estados Unidos, podían ser seguidos con suficiente detalle y posterior cuantificación. Posteriormente, la constelación NOAA con su sensor AVHRR generó una nueva capa de conocimiento al integrar bandas espectrales capaces de detectar la vegetación quemada y bandas térmicas que permitían identificar los focos de incendio. Sin embargo, durante el año 2000 comienza el real impacto de los sensores remotos sobre incendios con el sensor TERRA-AQUA y la apertura de los datos provenientes del legado Landsat (5 – 7), generando diversas aplicaciones para la identificación y cuantificación de superficie quemada.
Figura 7. Ejemplo de (a) actividad de incendios históricos y (b) eventos incendiarios extremos registrados en las provincias del sur de Canadá, como se muestra a través del análisis de datos AVHRR GAC. (a) Serie de tiempo de detección de AF derivada usando datos GAC nocturnos de 1985 a 2016. (b) Ejemplo de imagen AVHRR GAC del 24 de julio de 1989 (09:00 UTC) tomada durante la temporada extrema de incendios de Manitoba de 1989. (4)
Con la puesta en marcha de Copernicus – Sentinel las aplicaciones satelitales en el monitoreo de incendios son cada vez más específicas orientando los esfuerzos en la prevención más que en la detección o identificación de zonas quemadas. Son numerosas las publicaciones que hablan de la sinergia MODIS, Sentinel (1,2,3), Landsat (8 – 9 ) y en algunos casos, con constelaciones privadas. No obstante, el monitoreo no puede ser referenciado una vez que el incendio ha sido declarado.
El monitoreo satelital es capaz de identificar las zonas con mayor potencial radiativo del fuego, basado en firmas espectrales, índices de humedad, temperatura de la superficie y por cierto, complementarlas con datos meteorológicos de radiación solar global, viento (Velocidad y magnitud) y temperaturas del aire. Nuestro monitoreo debe focalizarse en la identificación de esas zonas y dirigir los esfuerzos hacia una prevención de focos de incendio de forma mucho más activa que al control de incendio. De la misma forma en que la Corporación Nacional Forestal (CONAF) cierra Parques y Reservas por peligro de incendios, es crítico y necesario publicar un mapa de riesgo potencial de incendio, de forma geolocalizada, con áreas de influencia y alertar a la población de una posible propagación del incendio en caso de que en esas zonas comience un siniestro.
Después de 40 años de percepción remota y con la enorme disposición de imágenes satelitales gratuitas y productos derivados para la identificación de fuegos activos y potenciales de fuego, se hace obligatorio utilizar esta tecnología de forma preventiva, para evitar ser testigos de cómo cientos de miles de hectáreas se queman cada verano generando pérdidas humanas, materiales y ecosistémicas irreversibles.
Mattar, C., Santamaría-Artigas, A. & Durán-Alarcón, C. 2012. Estimación del área quemada en el Parque Nacional Torres del Paine utilizando datos de teledetección. Revista Española de Teledetección, 38, 36 – 50.
Rivera, Mattar, C, C., Durán-Alarcón, C. 2017. Tendencia de la cobertura vegetacional afectada por incendios en el Parque Nacional Torres del Paine. Revista Española de Teledetección,50,71-87.
Campo, F. Evaluación del cambio de vigor de la vegetación afectada por el Mega-incendio de 2017 en la comuna de Empedrado, Región del Maule. Prof. Guía. Dr. Cristian Mattar .
Wooster, M.J. et al. 2021. Satellite remote sensing of active fires: History and current status, applications and future requirements. Remote Sensing of Environment. 267, 112694
Hace 10 años atrás, la Big Data satelital comenzaba un proceso de masificación a través de la plataforma Google Earth Engine, generando una estructura para el análisis de datos geoespaciales novedosa. Hoy en día, los conceptos de NDVI, NDVI mejorado, índices de vegetación, multi o hiperespectral, son constantemente citados por varios de los agricultores de Chile, ¿pero en qué consisten estos índices y para qué realmente es necesario un monitoreo satelital?.
Una imagen satelital está dividida en canales o bandas, cada una entrega información diferente, tal cual las frecuencias del dial en AM ó FM. Hay ciertas frecuencias que entregan música, noticias, publicidad, religión, entre otras. En las imágenes satelitales es lo mismo, hay bandas que entregan información del agua que está contenida en la planta, la clorofila, lignina/celulosa, entre otras variables. Sin embargo, para no analizar cada una de las bandas, los índices de vegetación agrupan ciertas bandas que caracterizan y resumen de mejor forma el estado de una planta. Por ejemplo, el Índice normalizado de Vegetación ó NDVI por sus siglas en Inglés (Normalized Difference Vegetation Index).
Este índice ha sido ampliamente utilizado desde la década de los 80’ a la fecha, por que utiliza dos bandas genéricas -la banda roja e infrarroja-, entregando un estimativo de la cantidad de clorofila que puede poseer la vegetación que se encuentra en un determinado píxel medido por un sensor remoto. El lema del NDVI es relativamente simple, a mayor valor la planta se ve más verde, a menor NDVI, la planta se ve amarilla o sencillamente está muerta y se evidencia un suelo desnudo. Este índice ha sido modificado y utilizado para un sin número de aplicaciones que no tienen relación directa con la clorofila. Sin embargo, matemáticamente, el NDVI permite ser considerado para estimación de rendimientos, aplicación de dosis de agroquímicos, fertilizantes, irrigación, cambios de uso de suelo, incendios, deforestación, diferenciación socio-económica, entre una larga lista de aplicaciones. Pero ¿cuál es realmente la aplicación más directa que hoy en día se puede realizar con el NDVI?: es su rápida respuesta a cambios en la vegetación entregados por un sensor remoto.
El monitoreo satelital con NDVI para un determinado cultivo permite evidenciar el crecimiento de una planta a partir de su fenología y corregir rápidamente las zonas que no están generando un rápido reverdecimiento. Una imagen de NDVI semanalmente permite estimar la cantidad de materia seca que está en un determinado potrero, ó el efecto defoliador en alguna plantación de frutales. El NDVI te permite ver qué fechas claves en plantaciones de viñedos, cerezos, nogales, cerezos, kiwis, papas y una larga lista de cultivos que relacionan sus estados productivos con la fenología.
Aunque el NDVI es un índice ampliamente utilizado, la tecnología actual busca incorporar más bandas para la caracterización de los cultivos desde otra perspectiva utilizando sensores hiperespectrales. Normalmente, un sensor multiespectral hace referencia a una cantidad limitada de bandas espectrales entre 4 hasta 50 bandas o en algunos casos más, pero se encuentra lejos de sensores hiperespectrales que poseen varios cientos de bandas. Pero, ¿para qué necesitamos tantas bandas si el NDVI me dice dónde está verde y dónde no?. La tecnología hiperespectral permite determinar las causas de esa pérdida de vegetación, las deficiencias nutricionales, encontrar cambios fisiológicos en las plantas y realizar aplicaciones de precisión. La tecnología hiperespectral permite clasificar las bandas específicas de una contaminación por metales pesados, estrés hídrico de la vegetación sin presencia de bandas térmicas, entre un sinfín de otras aplicaciones que cada año permite ser utilizadas para mejores resultados en el manejo agronómico de un campo. Las imágenes hiperespectrales no habían sido masificadas por diversos factores ligados al tamaño del sensor, la dificultad de transportarlo a bordo de drones, el post-proceso, entre otras. Sin embargo, la tecnología computacional actual y el aumento de la carga de pago de drones, permite comenzar a analizar una nueva capa de conocimiento sobre el estado del cultivo.
El monitoreo satelital es una herramienta que permite determinar rápidamente los cambios en el cultivo producto del manejo agronómico o de eventos ambientales, sin embargo, el uso complementario de indicadores hiperespectrales es una capa complementaria que permite además encontrar las causas de los cambios y generar posibles soluciones, de forma eficiente y tecnológica.
10 utilidades del monitoreo satelital para tu campo:
Para monitorear la salud de las plantaciones.
Para detectar áreas de crecimiento insuficiente.
Para determinar la optimización de la aplicación de agua y fertilizantes.
Para monitorear la presencia de plagas y enfermedades.
Para predecir y mitigar el impacto de condiciones climáticas adversas.
Para optimizar la recolección y logística de cosecha.
Para evaluar la productividad a largo plazo.
Para identificar áreas potenciales de expansión.
Para mejorar la eficiencia en la toma de decisiones.
Para mantener una visibilidad constante y actualizada del campo.
La fuente de energía para todos los procesos que ocurren en el planeta Tierra proviene del sol en forma de radiación. Esta transferencia de energía se realiza por ondas electromagnéticas, las cuales se pueden distinguir por su frecuencia y longitud de onda en un amplio rango dentro del espectro electromagnético.
La radiación del sol se concentra principalmente en longitudes de onda entre 0,3 – 3,0 μm, presentando un máximo en el espectro visible, lo que se conoce también como radiación de onda corta, pudiendo ser dispersada (como radiación difusa), reflejada o absorbida.
En un balance global, la radiación incidente total que alcanza la superficie de la tierra se denomina Radiación solar (Rs), la cual normalmente equivale a un 50% de la energía que llega al tope de la atmósfera. El resultado de este balance de ganancias y pérdidas de energía desde y hacia la superficie, se denomina Radiación Neta.
Transformación de la Energía Solar
La energía que llega del sol en forma de radiación cuando llega a una superficie cubierta por un cultivo, se transforma en otras formas de energía, es acá donde aparecen términos como Calor sensible (H), Calor latente (λE) y Calor conducido a través del suelo (G), representada en la clásica ecuación del BES:
RN=G+H+ λE
El intercambio gaseoso de vapor de agua en el sistema Suelo-Planta-Atmósfera incluye una absorción de energía, representado como el flujo de calor latente. Así, el proceso evapotranspirativo responde a un intercambio energético entre la superficie y la atmósfera, cuya magnitud dependerá de la energía disponible (RN-G).
Cabe destacar, que normalmente no se considera la energía química utilizada en el proceso de la fotosíntesis, ya que utiliza una fracción muy baja de la radiación neta.
Influencia del contenido de agua del suelo
En un paisaje con escasa vegetación, como sucede en ambientes áridos, la energía se transforma principalmente en Calor sensible, debido a la mayor proporción de suelo desnudo, provocando un aumento de la temperatura de superficie.
En cambio, cuando existe una superficie evaporante, ya sea un cuerpo de agua o un cultivo en condiciones hídricas óptimas, gran parte de la energía se utilizará para evaporar el agua, expresada como calor latente. Por ende, el contenido de agua del suelo afecta la forma en que el flujo energético que llega es disipado.
Evapotranspiración satelital
El término de ET representa la suma de dos procesos de pérdida de agua: Evaporación, a través de la superficie del suelo y Transpiración, a través de la cavidad estomática de las plantas. Donde, la ET forma parte del balance energético de superficie y es el mayor componente del balance hídrico del suelo.
Una de las formas de monitorear a nivel espacial y temporal la ET es mediante el uso de información satelital, donde los modelos más simples son adaptaciones de la ETc de FAO56 – Penman-Monteith, los cuales mediante el uso de imágenes satelitales de vigor derivan los valores de Kc del cultivo. Si bien, este método logra identificar la variabilidad fenológica e intrínseca del manejo del predio, no incorpora el factor de «estrés», al no tomar en cuenta la medición de la temperatura de superficie, cuyo valor refleja lo que sucede en términos de energía bajo el concepto del BES, explicado anteriormente.
Algoritmos basados en BES
Estos métodos se fundamentan en el principio de equilibrio dinámico entre las entradas y salidas del balance energético de la vegetación, logrando detectar los cambios de temperatura y vigor a lo largo de las diferentes etapas fenológicas y condiciones ambientales.
Es por esto que estos métodos son los más utilizados en la investigación científica, al detectar de mejor manera los cambios que ocurren en la disponibilidad hídrica del suelo y como estos afectan el desarrollo del cultivo, en contraste a la utilización de los métodos indirectos basados en vigor asociados a una metodología que tiene algunas limitaciones.
Ciencia aplicada en el Agro
Una de las características diferenciadoras de Agrospace, es el fuerte componente de investigación científica que posee nuestro equipo, ya que todos nuestros algoritmos se basan en el desarrollo de las últimas tendencias tecnológicas dentro de la literatura científica y el mundo académico. Nos motiva el constante desarrollo y aplicaciones a los diferentes rubros que evalúan la vegetación y el medioambiente. Otorgando un valor agregado al usar productos geoespaciales, que están validados científicamente, que son confiables y de baja incertidumbre.
Este equipo viene directamente de diferentes grupos científicos universitarios y en conjunto suman más de 80 publicaciones científicas en las revistas más prestigiosas del mundo, asegurando de esta manera la excelencia y confiabilidad de nuestros servicios. Además, hemos sabido transferir el conocimiento científico directamente a las necesidades de la industria, generando soluciones eficientes e impactando positivamente en los flujos financieros de quienes han confiado en nosotros.
Somos una empresa de innovación y desarrollo tecnológico que entrega diferentes servicios de análisis geoespaciales basados en diferentes soluciones tecnológicas: Información satelital, drones, modelos numéricos, estaciones de medición en terreno y básicamente cualquier tipo de información cuantitativa relacionada al estudio de variables biofísicas.
Quieres recibir más información acerca de nuestro servicios o ver un reporte del monitoreo de demanda hídrica satelital, escríbenos a contacto@nfu.gpl.temporary.site
La introducción delCastor (Castor canadensis) en la Región de Magallanes, ha generado consecuencias devastadoras en losecosistemas naturales de la Patagonia Austral, afectando miles de hectáreas por deforestación y/o inundación con pérdidas cercanas a 73 millones de dólares al país.
Tierra del Fuego es considerada el bosque más austral del planeta y posee una de las coberturas más prístinas, conformado por el Bosque Magallánico y perennifolios. Los castores construyen los diques a partir de árboles cercanos a los cursos de agua, talando principalmente Lenga (Nothofagus pumilio), Ñirre (Nothofagus antárctica) y Coihue (Nothofagus betuloide).
Se calcula que las pérdidas en bosque nativo alcanzan las 23 mil hectáreas, al modificar los entornos mediante la tala de árboles y construcción de represas y madrigueras.
Estas modificaciones conllevangrandes impactos negativos, al intervenir los cursos de agua por la construcción de las represas provocan un cambio en el régimen de descarga anual de los ríos, disminuyendo la velocidad de las corrientes, expandiendo las superficies de suelos inundados, aumentando la retención de sedimentos y materia orgánica propiciando la generación de otras especies invasoras .
Proyecto GEF Castor
En busca de implementar acciones que ayuden a evitar el avance de la especie y preservar los ecosistemas nativos, se desarrollo el proyecto“Fortalecimiento y desarrollo de instrumentos para el manejo, prevención y control del castor (Castor canadensis), una especie exótica invasora en la Patagonia chilena” (2016), ejecutado por el MMA (Ministerio del Medio Ambiente) e implementado por el GEF(Global Environment Facility) y FAO(Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura), la CONAF(Corporación Nacional Forestal), laONG WCS(Wildlife Conservation Society) y el SAG(Servicio Agrícola y Ganadero).
En el marco de este proyecto se desarrolló una herramienta funcional para utilizar en la gestión del castor, la cual permite entregar una alerta temprana de detección de esta especie a través de un “Sistema de Información y Alerta Temprana (SIAT)” para el Ministerio Del Medio Ambiente.
Una componente de este sistema es la detección satelital del Castor, dondeCienciambientalen colaboración con Agrospace, desarrollaron el módulo de detección satelital a través de la detección de cambios en el paisaje producto de inundación o deforestación.
Sistema de detección satelital del Castor
Se desarrolló una estructura operacional de funcionamiento mediante una API, donde se pueden consultar las detecciones de castoreras de forma mensual, para lo cual se desarrolló un modelo de cambio de paisaje mediante la detección automática con imágenes satelitales de la perdida de vegetación e inundación producto de la actividad del castor.
Este sistema se validó en tres sitios pilotos Marazzi, Parrillar (Reserva Nacional) y La Paciencia (Parque Karukinka), sectores ubicados en la Región de Magallanes.
LandCover
En primer lugar, se desarrolló una cartografía de cobertura de suelo (Landcover) para identificar las diferentes coberturas y así describir el área de estudio. Se utilizó un algoritmo de análisis de cambios de diferentes índices espectrales, utilizando distintas combinaciones entre bandas de las imágenes satelitales, permitiendo analizar las propiedades espectrales inherentes de cada cobertura, en base a sus características biofísicas y su reflectancia, configurando lo que se conoce como la “firma espectral”.
En resumen, más allá del enfoque público o privado que pueda tener la gestión del recurso hídrico, es la eficiencia de la propia gestión, la que se debe considerar a la hora de estimar el valor del agua en una cuenca y utilizar la tecnología disponible para responder aquellas preguntas que en el pasado tenían respuestas solo cualitativas. El estudio y monitoreo del manto nival es una pieza fundamental en la disponibilidad hídrica de una cuenca y las tecnologías satelitales están al alcance de nuestra sociedad para una sociedad más consciente en el uso de nuestros recursos naturales.
Firmas espectrales de coberturas clasificadas. En la figura se representa la reflectancia superficial captada por 12 bandas de Sentinel-2.
El uso de sinergia óptico-microondas activas permite detectar las castoreras y los efectos de estas como diques o deforestación inicial, evitando falsas alarmas asociadas a eventos naturales o asociados a actividades humanas, enriqueciendo la toma de decisiones de gestión del castor.
Utilizando imágenes y radares satelitales de acceso público, combinado con su procesamiento y almacenamiento en la nube, modelación ecológica avanzada y las últimas tecnologías de desarrollo de aplicaciones web, se desarrolló un sistema de detección temprana de castoreras con resultados sobre el 80% para los sitios pilotos evaluados.
Servicios de GIS y Manejo de Bigdata satelital
Agrospace entrega esta información a través de una API operativa y en funcionamiento, intentando instalar una nueva tendencia en la entrega de servicios de consultoría ambiental, superando el típico documento estático. Dentro de nuestros servicios, está el desarrollo de visualizador online tipo plataforma dashboard para el uso y descarga de resultados asociados a índices satelitales para monitoreo continuo e histórico.
Portal para descarga de datos vía API para detección de castores
Adicionalmente, el manejo de Big data satelital se realiza mediante herramientas con entrega de datos vía API, para descarga de información satelital y de estaciones meteorológicas instaladas en terrenos de validación o monitoreo, las cuales se pueden consultar semanalmente, con una documentación online detallada en formato similar al disponible en https://api.agrospace.cl/.
Quieres recibir más información o ver un reporte de los servicios mencionados, escríbenos a contacto@nfu.gpl.temporary.site
Es indudable que Chileha sufrido una disminución significativa de las precipitaciones durante las últimas décadas. Esta tendencia a la disminución de las precipitaciones se ha mirado desde el prisma de las lluvias, los caudales y los espejos de agua. Lo anterior se suma al mediático problema del manejo de los recursos hídricos que está ligado a los Derechos de Aprovechamiento de aguas, los cuales no consideran ningún tipo de variabilidad climática.
Dentro de este contexto de escasez hídrica, la precipitación sólida, comúnmente asociada a nieve, no ha sido considerada con suficiente importancia. De hecho, Chile posee una de las regiones Montañosas que más nieve recibe en Sudamérica pero que históricamente no existen mediciones de profundidad de nieve, calidad, equivalente agua nieve, densidad y otras características que permiten hacer análisis cuantitativos del tamaño del copo y la velocidad de caída.
¿Cómo saber cuánta nieve nos hace falta en una cuenca?
Resulta desconcertante no poder cuantificar, a ciencia cierta, lo que muchas personas tratan de expresar en términos de tiempo y cantidad. Sin embargo, desde el año 2000 que existen monitoreos operacionales (diariamente), de la cobertura de nieve que cae sobre nuestro territorio. Las tecnologías de sensores remotos ópticos como MODIS permite el acceso a datos de dos décadas de cobertura nival separando lo que corresponde a nieve y nubes. Pero la resolución espacial (píxel de 500 x 500 m) no siempre entregaba detalles del manto nival debido a la topografía y la cobertura nubosa. Si bien es cierto, el programa landsat-8 permitió realizar diversos avances respecto a la estimación conjunta con MODIS, su tiempo de revisita era muy bajo y no aseguraba una imagen libre de nubes.
Con la aparición del programa Copernicus de la Agencia Europea del Espacio, se han generado diversas oportunidades para el monitoreo del manto nival utilizando la sinergia en alta resolución que entrega Sentinel-2a y b. Además, se suman plataformas con tecnología radar que permiten estimar las características de la nieve (seca o húmeda) y sin efecto de las nubes como Sentinel 1 (SAR). Sin embargo, hoy en día el uso sinérgico de tecnología SAR y óptica así como las misiones precedentes de MODIS y Landsat permiten obtener un monitoreo del manto nival como nunca antes se había realizado en la historia de la humanidad.
Monitoreo satelital: Identificación del relieve de la zona de estudio y evolución de la cobertura nival.
¿Para qué nos sirve medir nieve con las imágenes satelitales?
La Dirección General de Aguas actualmente tiene un panel de control operacional, donde Agrospace provee información satelital sobre el estado de glaciares ubicados en campos de hielo norte para la predicción y alerta temprana de crecidas por descarga de lagos glaciares, entregando información de nieve, hielo glaciar, detritos, espejo de agua, entre otras. Complementando el monitoreo con una estación in-situ, que permite obtener información de 5 glaciares con una sola imagen satelital, sin tener que invertir en una red de estaciones de alto costo, mantención y con los riesgos que podría generar cualquier visita a sitios aislados.
En el otro extremo de Chile, también hemos participado en el monitoreo de nieve en los humedales alto andinos, estimando la cantidad de equivalente agua nieve que permiten estimar semanalmente la disponibilidad hídrica para diversos ecosistemas riparianos, en una zona donde el agua es crucial para la actividad pastoril y minera.
En nuestra cordillera, Agrospace también ha entregado reportes de acumulación de nieve a los centros de ski considerando zonas de acumulación, registros históricos y comparación con años anteriores. Esto es fundamental para determinar el estado de las canchas de nieve, las posibles zonas y análisis de variación estacional de la isoterma 0 que afectan la duración de la nieve.
¿Cuánto vale un m3 de nieve?
En el marco legal del Código de Aguas, la nieve es un componente del ciclo hidrológico que no aparece debidamente contabilizado, generando un valor incierto sobre la calidad y confiabilidad del dato. No obstante, es cada vez más frecuente observar que Juntas de Vigilancia y Asociaciones de Canalistas están cada vez más preocupados de la temporada de nieve e invierten en redes propias de monitoreo debido a las falencias en instrumentación meteorológica en alta montaña. Esto se debe a que la mayor parte del riego depende casi exclusivamente de los montos nivales según la época del año. Por lo tanto, un m3 de nieve no solo vale su equivalente de agua, sino que varía su valor según la fecha en la cual se derrita, lo cual estará dado por temperaturas, vientos y otros factores ambientales. En este contexto, las imágenes satelitales pueden hacer un monitoreo de los equivalente de agua nieve así como la generación de mapas de probabilidad de acumulación, que permitan tomar mejores decisiones sobre la cantidad de agua que generará una temporada de acumulación y sus comparativos con años pasados.
En resumen, más allá del enfoque público o privado que pueda tener la gestión del recurso hídrico, es la eficiencia de la propia gestión, la que se debe considerar a la hora de estimar el valor del agua en una cuenca y utilizar la tecnología disponible para responder aquellas preguntas que en el pasado tenían respuestas solo cualitativas. El estudio y monitoreo del manto nival es una pieza fundamental en la disponibilidad hídrica de una cuenca y las tecnologías satelitales están al alcance de nuestra sociedad para una sociedad más consciente en el uso de nuestros recursos naturales.
Quieres recibir más información o ver un reporte de los servicios mencionados, escríbenos a contacto@nfu.gpl.temporary.site
