Satellite remote sensing for water quality applications in optically complex coastal waters : The case of the Río de la Plata estuary

La teledetección se ha utilizado en evaluaciones de la calidad del agua desde la década de 1970, siendo una herramienta con muy buena relación costo-beneficio para mejorar el monitoreo de parámetros de calidad del agua. Las imágenes satelitales pueden proporcionar información en escalas temporales y espaciales que no se pueden lograr mediante el muestreo convencional y registros que permiten el estudio de dinámicas y tendencias espacio-temporales. Dentro del rápido avance de la teledetección del color acuático y la diversidad entre aguas ópticamente complejas (caso 2), esta tesis aborda la teledetección satelital de parámetros de calidad del agua en aguas costeras altamente turbias. Se utiliza como caso de estudio el estuario del Río de la Plata debido a su gran relevancia ecológica, social y económica. Ubicado entre Argentina y Uruguay, el estuario recibe el aporte de grandes ríos de planicie aluvial, recibiendo el segundo mayor caudal de Sudamérica y hasta 160 millones de toneladas anuales de sedimentos en suspensión, determinando un sistema hídrico ópticamente complejo y rico en sedimentos. La dinámica de los sedimentos tiene importancia tanto económica como ambiental, debido a su sedimentación en los canales de navegación, la capacidad de transportar nutrientes y contaminantes adsorbidos y su influencia en los ecosistemas. Además, con una cuenca que abarca cinco países y alberga a más de 110 millones de habitantes, el Río de la Plata está sujeto a múltiples presiones antrópicas que condujo a la intensificación de la eutrofización en las últimas décadas, incluyendo un aumento en la frecuencia de grandes floraciones de cianobacterias que representan un riesgo para la salud. Debido a la señal óptica dominante de los sedimentos en suspensión, al inicio de esta investigación ningún otro parámetro además de la turbidez se había estimado de manera confiable a partir de imágenes satelitales en el estuario. Aunque se produjeron avances en años recientes, la teledetección satelital de parámetros relevantes, como la clorofila a y la materia orgánica disuelta coloreada (CDOM), seguía sin abordarse. El objetivo general definido para esta tesis fue mejorar la teledetección de parámetros de calidad del agua en las aguas ópticamente complejas y altamente turbias del Río de la Plata. Como objetivos específicos, nos propusimos afinar y desarrollar algoritmos o herramientas satelitales que pudieran ayudar a mejorar el monitoreo ambiental y contribuir a una mejor comprensión de los procesos y la dinámica del estuario. Nuestra investigación se basa en tres enfoques para alcanzar los objetivos anteriores: el procesamiento de imágenes (Parte I), desarrollos empíricos (Parte II) y semianalíticos (Parte III). Para las estrategias empíricas y semianalíticas era necesario contar con mediciones de campo para el desarrollo y evaluación de algoritmos. Por lo tanto, se generó en el marco de esta tesis un conjunto de datos centrado específicamente en aplicaciones de teledetección. Abarca un período de tres años, de febrero de 2018 a mayo de 2021, con campañas realizadas con una frecuencia semanal a bimestral a un sitio ubicado a unos 900 m de la costa norte en la región intermedia del Río de la Plata. El conjunto de datos incluye mediciones radiométricas in-situ y mediciones simultáneas de turbidez, temperatura del agua, profundidad, conductividad (y salinidad asociadad), altura de ola, sólidos suspendidos totales y fijos, clorofila a, fluorescencia de CDOM y espectros de absorción de CDOM. Dada la extensión temporal del período de muestreo y la ubicación estratégica del sitio -dentro de la región de variabilidad del frente de turbiedad del Río de la Plata-, se capturaron condiciones ambientales muy diversas. El conjunto de datos fue clave para esta investigación de tesis, y es de gran valor para estudios futuros. En la Parte I (Capítulo 5) implementamos una metodología novedosa basada en procesamiento de imágenes para detectar remotamente el frente de turbidez del Río de la Plata. El método se base en el histograma de imágenes de una sola banda (la roja) y sin la necesidad de corrección atmosférica. Para una imagen dada, el nivel de turbidez superficial asociado al frente es el que mejor representa la transición entre diferentes masas de agua (oceánica vs fluvial). Combinando imágenes satelitales MODIS-Aqua de 2014-2017 con mediciones in situ y modelación numérica, estudiamos la dinámica espacio-temporal del frente de turbidez, contribuyendo a una mejor comprensión de la dinámica de turbidez-salinidad en el estuario. En la Parte II, Capítulo 3, se evalúan métodos disponibles en el procesador ACOLITE para satélites con resolución espacial decamétrica, Landsat 8 (L8) y Sentinel 2 (S2). Nuestro análisis extiende la validación del método de "ajuste de espectro oscuro" con corrección del brillo solar (DSF+GC) al Río de la Plata, que se encuentra en latitudes medias más bajas que las validaciones anteriores y se clasifica mayormente como un tipo óptico de agua rico en sedimentos. Complementamos un estudio de evaluación global muy reciente al proporcionar métricas de rendimiento que se pueden esperar en aguas ricas en sedimentos. Además, el Capítulo 4 tiene una evaluación exhaustiva de índices empíricos de clorofila a para L8 y S2 en la costa del Río de la Plata, considerando un amplio rango de variabilidad de turbidez y CDOM. Proponemos un nuevo algoritmo de "forma espectral" para las bandas de S2, que combinado con un índice de tres bandas existente puede detectar con éxito las etapas iniciales y la evolución temporal de las floraciones de cianobacterias, a través de la estimación de umbrales de clorofila a de 10 y 24 μg/L. Finalmente, la Parte III consta de tres Capítulos. El capítulo 5 revisa un algoritmo de turbidez conocido y propone un enfoque multibanda para descartar automáticamente las bandas que no tienen información relevante para estimar la turbidez, utilizando un criterio de saturación. Además, incluimos análisis de datos teóricos e in-situ que brindan información sobre las relaciones entre los coeficientes de retrodispersión y dispersión lateral de las partículas y sus implicaciones para la teledetección de la turbidez. El capítulo 6 analiza la importancia de las propiedades óptica inherentes del material particulado para la teledetección en las aguas altamente turbias del Río de la Plata y propone un método para caracterizar sus magnitud y forma espectral utilizando imágenes de S2. Los resultados de este Capítulo sugieren que el método puede detectar cambios en la distribución del tamaño de partículas que parecen estar afectados por el caudal sólido del sistema fluvial Bermejo-Paraná. El método también se usa en el Capítulo 7, donde se desarrolla un algoritmo semianalítico para estimar las absorciones de CDOM y de fitoplancton a partir de imágenes de S2. Asimismo, la concentración de clorofila a se estima a partir de la absorción de fitoplancton. Los resultados muestran una sensibilidad mucho mayor que la de algoritmos existentes para distinguir niveles de clorofila a en el rango de 1 a 10 μg/L; y la teledetección de CDOM resulta significativamente mejor comparada con algoritmos existentes. El método se utiliza para obtener series temporales (2015-2021) de CDOM y clorofila a en tres sitios a lo largo de la costa norte del Río de la Plata y revela su relación con la descarga de los afluentes (principales y local) y con diferentes masas de agua (oceánica versus fluvial). En general, esta tesis avanza significativamente en la teledetección satelital para aplicaciones de calidad del agua en el estuario del Río de la Plata. Cada enfoque proporciona una visión única que puede ser de utilidad para estudios adicionales de procesos y dinámicas en el estuario (por ej., la detección del frente de turbidez para estudios de ecología de peces) o aplicaciones adicionales (por ej., los umbrales de clorofila a podrían incorporarse a estrategias de alerta temprana de floraciones algales). Los métodos desarrollados pueden aplicarse a otros cuerpos de agua altamente turbios y adaptarse (o mejorarse) para su implementación con otras imágenes satelitales (por ej., Sentinel 3). Lejos de agotar el tema, esta tesis se apoya en trabajos previos y establece una base importante para trabajos futuros, especialmente en lo que respecta a la teledetección de propiedades ópticas de material particulado, concentración de CDOM y de clorofila a, y su utilidad para estudiar la dinámica estuarina en el Río de la Plata. Remote sensing has been used in water quality assessments since the 1970’s, as it can be a cost-effective tool to improve monitoring of water quality parameters. Satellite imagery can provide information in temporal and spatial scales that cannot be achieved by conventional sampling, and records that allow the study of spatio-temporal dynamics and trends. Within the rapid advance of aquatic color remote sensing, and the diversity among optically complex (case 2) waters, this thesis addresses the satellite retrieval of water quality parameters in highly turbid coastal waters. The Río de la Plata estuary is used as the case study due to its great ecological, social and economic relevance. Located between Argentina and Uruguay, the estuary is fed by the contribution of large floodplain rivers, receiving the second largest freshwater flow in South America and up to 160 million tons per year of suspended sediments, determining an optically complex, sediment-rich water system. Sediment dynamics are of both economic and environmental importance, due to their sedimentation in navigational channels, capacity to transport adsorbed nutrients and pollutants, and their influence on ecosystem dynamics. Furthermore, with a watershed that covers five countries and is home to more than 110 million inhabitants, the Río de la Plata is subject to multiple anthropic pressures that led to the intensification of eutrophication in the past few decades, including the occurrence of frequent large scale cyanobacterial blooms that represent a health threat. Due to the dominant optical signal of suspended sediments, when this research initiated, turbidity was the only parameter that had been reliably retrieved from satellite imagery in the estuary. Although some advances occurred in recent years, satellite estimation of relevant parameters, such as chlorophyll a and colored dissolved organic matter (CDOM), remained unaddressed. The general objective of this thesis was to improve remote sensing of water quality parameters in the optically complex, highly turbid waters of the Río de la Plata. As specific objectives, we wanted to refine and develop satellite algorithms or tools that could help improve environmental monitoring, and contribute to a better understanding of the estuary’s processes and dynamics. Our research relies on three approaches to assess the previous objectives: image-processing (Part I), empirical (Part II), and semi-analytical (Part III) developments. For the empirical and semi-analytical strategies, it was necessary to have field measurements for algorithm development and evaluation. A dataset specifically focused on remote sensing applications was then generated in the context of this thesis. It covers a period of three years, from February 2018 to May 2021, with field campaigns performed with a weekly to bimonthly frequency at a site located about 900 m offshore in the northern coast of the intermediate region of the Río de la Plata estuary. The dataset includes in-situ radiometric measurements, and simultaneous measurements of turbidity, water temperature, depth, conductivity (and derived salinity), wave height, total and fixed suspended solids, chlorophyll a, CDOM fluorescence, and CDOM absorption spectra. Due to the temporal extension of the sampling period and the strategic location of the site -within the region of variability of the Río de la Plata turbidity front-, very distinct environmental conditions were captured. The dataset was key for this thesis research, and it is also of great value for future studies. In Part I (Chapter 5) we implement a novel image-based methodology to remotely detect the turbidity front in the Río de la Plata, based on the histogram of a single-band (red) image, and without the need for atmospheric correction. The surface turbidity level associated to the front best represents the transition between different water masses (oceanic vs freshwater) for a given image. We study the spatio-temporal dynamics of the turbidity front by combining the use of 2014-2017 MODIS-Aqua imagery with in-situ measurements and numerical modeling, contributing to a better understanding of salinity-turbidity dynamics in the estuary. In Part II, Chapter 3, methods within the processor ACOLITE are evaluated for decameter-resolution satellites, Landsat 8 (L8) and Sentinel 2 (S2). Our analysis extends the validation of the dark spectrum fit with glint correction (DSF+GC) method to the Río de la Plata, which is located at lower midlatitudes than previous validations, and classifies mainly as a sediment-rich optical water type. We complement a very recent global-assessment study by providing performance metrics that can be expected in sediment-rich waters. Furthermore, Chapter 4 has a thorough evaluation of L8 and S2 chlorophyll a empirical indices in the coast of the Río de la Plata, considering a wide range of variability of turbidity and CDOM. We propose a new spectral shape algorithm for S2 bands, which combined with an existing three-band index can successfully detect the initial stages and temporal evolution of cyanobacterial blooms through the estimation of chlorophyll a threshold levels of 10 and 24 μg/L. Finally, Part III consists of three Chapters. Chapter 5 revisits a known turbidity algorithm and proposes a multi-band approach to automatically discard bands that do not have relevant information to estimate turbidity, based on a saturation criterion. Additionally, we include theoretical and in-situ data analyses that provide insight to the relationships between particles back- and side- scattering coefficients and their implications for turbidity retrieval. Chapter 6 analyses the importance of particulate matter inherent optical properties (IOPs) in remote sensing of the Río de la Plata highly turbid waters, and proposes a method to characterize their magnitude and spectral shape parameters using S2 imagery. Results of this Chapter suggest that the method can detect changes in particle size distribution that seem to be affected by the solid discharge of the Bermejo-Paraná river system. The method is also used in Chapter 7, where a semi-analytical algorithm is developed to retrieve CDOM and phytoplankton absorption from S2 imagery, and the latter is related to chlorophyll a concentrations. Results show a much better sensitivity than available algorithms to distinguish chlorophyll a levels in the range 1-10 μg/L; and CDOM retrieval performs significantly better than existing algorithms. The method is used to obtain time series (2015-2021) of CDOM and chlorophyll a at three locations along the northern coast of the Río de la Plata, and reveals their relationship to tributaries discharge (main and local), and to different water masses (oceanic versus freshwater). Overall, this thesis significantly advances on the use of satellite remote sensing for water quality applications in the Río de la Plata estuary. Each approach provides a unique insight that can support further studies of processes and dynamics in the estuary (e.g. the turbidity front detection for studies of fish ecology), or further applications (e.g. chlorophyll a threshold levels could be incorporated to early warning strategies for algal blooms). The developed methods can be applied to other highly turbid water bodies, and adapted (or improved) for their implementation with other satellite imagery (e.g. Sentinel 3). Far from exhausting the topic, this thesis builds on previous works, and sets an important basis for future works, especially regarding the retrieval of particulate matter IOPs, CDOM, and chlorophyll a, and their use to study estuarine dynamics and processes in the Río de la Plata.