Estimación de la concentración de clorofila-a y turbidez con imágenes Sentinel-2 en la presa Cointzio, Michoacán, México

La percepción remota ofrece ventajas operativas, temporales y espaciales en el monitoreo ambiental, frente al muestreo tradicional, particularmente en la evaluación de la calidad del agua de reservorios como presas. Por lo que en este estudio se evaluó el desempeño de 17 índices espectrales derivados de Sentinel-2 para la estimación indirecta de clorofila-a, transparencia, turbidez y sólidos suspendidos totales (SST) en la presa Cointzio, Michoacán, México. Entre noviembre de 2023 y marzo de 2025 se recolectaron 92 muestras in situ y se procesaron 162 imágenes multiespectrales con el paquete waterquality en lenguaje R. Se emplearon tres ventanas temporales según la coincidencia espaciotemporal entre índices y datos de campo: coincidencia exacta (0 días), desfase de 1-2 días y una combinada. Los análisis de la base combinada mostraron correlaciones significativas (p < 0.0001), destacando la correlación negativa entre transparencia y turbidez, así como entre transparencia y SST. Los índices TurbBow06RedOverGreen y Be16NDTIblue representaron eficazmente la transparencia. La clorofila-a mostró correlación con turbidez y transparencia, destacando el índice Am092Bsub. Se observó relación entre turbidez y SST, siendo los índices Be16NDTIblue y TurbLath91RedOverBlue los más representativos, así como también los mejores estimadores de SST. Estos resultados respaldan el uso de índices espectrales como herramientas eficaces en la estimación remota de parámetros clave de calidad del agua. Los hallazgos contribuyen al desarrollo de marcos metodológicos adaptables que pueden orientar el diseño de protocolos replicables, pero sujetos a calibraciones específicas para cada cuerpo de agua, que coadyuven en la toma de decisiones en políticas hídricas.