Monitoreo de la variación de los espejos de agua de los humedales Ramsar de Bogotá D.C. utilizando inteligencia artificial a partir de imágenes satelitales
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Resumen
A methodology is proposed that combines satellite imagery and artificial intelligence methods to detect and monitor changes in water areas within the wetlands of Bogotá. Such variations are often related to the loss or reduction of water surfaces due to the presence of invasive species, particularly Eichhornia crassipes, commonly known as water hyacinth. The growth of these species poses a threat to water bodies, as it generates various impacts on native species, including habitat loss caused by eutrophication. Timely detection of these alterations in water areas enables authorities to intervene promptly and initiate ecological restoration processes to preserve the ecosystem.
Descripción
Se plantea una metodología que utiliza conjuntamente imágenes satelitales y métodos de inteligencia artificial para detectar y monitorear cambios en las zonas hídricas dentro de los humedales de Bogotá. Dichas variaciones suelen estar relacionadas con la pérdida o reducción de las superficies acuáticas debido a la presencia de especies invasoras, especialmente la Eichhornia crassipes, conocida comúnmente como Buchón. El crecimiento de estas especies representa una amenaza para los cuerpos de agua, ya que genera diversos impactos en las especies nativas, incluida la pérdida de hábitat debido a la eutrofización. La detección oportuna de estas alteraciones en las áreas hídricas permite a las autoridades intervenir de manera oportuna e iniciar procesos de restauración ecológica para conservar el ecosistema.
Palabras clave
humedales, imágenes satelitales, inteligencia artificial, sistemas de información geográfica