Sistema avanzado de monitoreo ambiental que utiliza imágenes satelitales Sentinel-2 (BOA) para el seguimiento del Índice de Clorofila (NDCI) en el Lago Llanquihue, Chile. El proyecto combina Big Data geoespacial, un motor de procesamiento optimizado en C++ e Inteligencia Artificial para predecir la salud del ecosistema lacustre.
El Normalized Difference Chlorophyll Index (NDCI) es un algoritmo espectral diseñado para estimar la concentración de clorofila-a en aguas ópticamente complejas (aguas continentales y costeras).
La FórmulaEl sistema calcula el NDCI utilizando las bandas del sensor Sentinel-2:
Este índice es superior al NDVI tradicional en entornos acuáticos, ya que la banda RedEdge (705nm) captura con precisión la reflectancia del fitoplancton, eliminando el "ruido" del agua pura.
Para el análisis de hotspots geográficos, el proyecto implementa un Space-Time Cube 3D interactivo. Esta herramienta permite:
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Eje Z (Tiempo): Apilamiento vertical de las capas anuales desde 2019 hasta 2026.
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Filtros de IA: Botones interactivos para aislar el histórico o comparar con la predicción roja de 2026.
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Referencia Geográfica: Basemap orientado (Norte-Sur / Este-Oeste) con puntos de control en Puerto Varas, Ensenada y Puerto Octay.
El sistema opera en cuatro fases críticas sincronizadas:
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Extracción Geoespacial (Python & GEE): Captura de datos espectrales de alta resolución (10m) filtrando interferencias atmosféricas y nubosidad.
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Motor de Alto Rendimiento (C++ Core): Filtrado espacial mediante kernels 3x3 e interpolación temporal para resolver vacíos de datos (gap-filling).
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Análisis de Series Temporales (Pandas): Construcción de un dataset histórico (2019-2025) con resolución mensual.
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Inteligencia Predictiva: Algoritmo de regresión y análisis de estacionalidad para proyectar el estado del lago a 12 meses vista.
El sistema ha procesado exitosamente 248,868 píxeles por capa temporal. A continuación, se muestra la matriz de intensidad NDCI recuperada, donde se observan los ciclos anuales de estrés hídrico:
Nota Teórica: Los valores negativos indican aguas claras (baja clorofila), mientras que valores cercanos o superiores a 0.1 NDCI activan protocolos de alerta por posible proliferación de algas.
El Cubo Espacio-Temporal no solo es una pieza estética; es una herramienta de diagnóstico:
1. Eje Vertical (Z): Permite detectar la resiliencia del lago. Si cada año las manchas de color (hotspots) son más extensas, el lago está perdiendo su capacidad de autolimpieza.
2. Variación Geográfica (X, Y): Ayuda a localizar el origen del estrés. Si los picos de clorofila siempre nacen cerca de Puerto Varas o zonas urbanas, sugiere un impacto antrópico (humano).
3. Tendencia IA (Capa Roja): El modelo predice si la inercia actual del ecosistema nos llevará a cruzar el umbral crítico de 0.1 en el próximo ciclo estacional.
El gráfico y el cubo 3D representan la salud del lago según los siguientes rangos de valor:
Dinámica de Valores:
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¿Qué pasa si el NDCI sube? Indica una proliferación de algas (eutrofización). Esto suele ocurrir por el aumento de la temperatura del agua en verano o el vertido de nutrientes (fósforo/nitrógeno). Un NDCI alto sostenido puede llevar a la hipoxia (muerte de peces).
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¿Qué pasa si el NDCI baja? Significa que el agua está recuperando su transparencia. En invierno, es normal ver valores muy bajos (incluso negativos) debido a la menor radiación solar y menor actividad biológica.
Basado en el entrenamiento histórico, el modelo proyecta una tendencia estable para el año 2026:
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Estado Promedio: ~ -0.040 NDCI.
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Diagnóstico: Recuperación progresiva y estabilidad en los niveles de clorofila.
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Alertas: No se detectan anomalías críticas para el primer semestre de 2026 bajo el modelo de tendencia actual.
- Python 3.10+:
uv sync
- C++ Compiler: Requiere g++ (v11+) para compilar el engine_core.
uv run setup_engine.py
- Google Earth Engine: Requiere cuenta activa y autenticación mediante earthengine authenticate.
Para correr el programa principal:
uv run main.py