Integración de parámetros hidrobiológicos e imágenes satelitales para la caracterización de cuerpos de agua en La Pampa - Madre de Dios

Abstract

El sector de La Pampa, en Madre de Dios, Perú, enfrenta desafíos sociales y ambientales por la minería artesanal aluvial a pequeña escala (MAPE). Esta actividad genera cuerpos de agua en zonas deforestadas, que con el tiempo son colonizados por biota local y, en ocasiones, aprovechados por la población. Evaluar su conservación es clave para entender sus servicios ecosistémicos. Esta investigación propuso un marco metodológico para caracterizar estos cuerpos de agua, integrando mediciones de calidad del agua con un vehículo de superficie no tripulado (USV) e información satelital. Se midieron parámetros como temperatura, pH, conductividad, turbidez, salinidad, potencial de reducción-oxidación y clorofila-a. Luego, se segmentaron cuerpos de agua con imágenes Sentinel-2 y NDWI. Además, se desarrolló un modelo de predicción de clorofila-a basado en NDCI. El marco se aplicó satisfactoriamente a 13 cuerpos de agua medidos en mayo y noviembre de 2022. Los cuerpos visitados por el USV cumplen con los Estándares de Calidad Ambiental para la mayoría de los parámetros medidos. Además, se halló una correlación significativa al 90% de confianza entre clorofila-a y NDCI, permitiendo estimaciones preliminares. No obstante, para evaluar mejor esta relación y mejorar la precisión del modelo, es necesario aumentar el número de muestras. Las predicciones sobre los 915 cuerpos de agua detectados indican bajos niveles de clorofila-a, sugiriendo bajo potencial de eutrofización, aunque estudios adicionales sobre contaminantes como metales pesados son necesarios. Estos hallazgos refuerzan la utilidad del marco metodológico para evaluar cuerpos de agua en paisajes afectados por la MAPE y otros entornos alterados. Su aplicación podría contribuir a políticas ambientales y replicarse en regiones similares.

The La Pampa region, in Madre de Dios, Peru, faces social and environmental challenges due to Artisanal and Small-Scale Gold Mining (ASGM). This activity creates mining ponds in deforested areas, which over time are colonized by local biota and, in some cases, used by the local population. Assessing their conservation status is key to understanding their ecosystem services. This research proposed a methodological framework to characterize these mining ponds by integrating water quality measurements using an unmanned surface vehicle (USV) and remote sensing data. Parameters such as temperature, pH, conductivity, turbidity, salinity, redox potential, and chlorophyll-a (chl-a) were measured. Then, mining ponds were segmented using Sentinel-2 images and the NDWI spectral index. Additionally, a chlorophyll-a prediction model was developed based on NDCI. The framework was successfully applied to 13 mining ponds measured in May and November 2022. The mining ponds surveyed with the USV meet Peruvian Environmental Quality Standards for most measured parameters. Additionally, a significant correlation was found between chlorophyll-a and NDCI at a 90% confidence level, supporting its usefulness for preliminary estimates. However, to better assess this relationship and improve the model’s accuracy, increasing the number of samples is necessary. Predictions for the 915 detected mining ponds indicate low chl-a values, suggesting a low potential for eutrophication, although further studies on contaminants such as heavy metals are needed. These findings reinforce the usefulness of the methodological framework for assessing mining ponds in landscapes affected by MAPE and other altered environments. Its application could contribute to environmental policies and be replicated in similar regions. Keywords: remote sensing, water quality, unmanned surface vehicle, mining ponds, chlorophylla