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Evaluación de la calidad de agua de las Ciénagas Guartinaja, Momil y Sapal – Córdoba mediante modelos estadísticos y percepción remota

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dc.contributor.advisorTorres Bejarano, Franklinspa
dc.contributor.authorCruz Montes, Edgardo Cruzspa
dc.contributor.authorDurango Banquett, María Mónicaspa
dc.date.accessioned2023-03-02T17:36:25Z
dc.date.available2024-03-02
dc.date.available2023-03-02T17:36:25Z
dc.date.issued2023-03-01
dc.description.abstractLos ecosistemas de humedales brindan un ambiente ideal para el reservorio de la biodiversidad en cuanto a fauna y flora y pueden ser la base de la prosperidad socioeconómica, cultural, natural y ambiental de sectores aledaños; sin embargo, procesos de contaminación de origen antrópico afectan la calidad del agua en las ciénagas Guartinaja, Momil y Sapal de Córdoba-Colombia teniendo como desventaja adicional la poca disponibilidad de información para la evaluación de la calidad del agua. Este estudio tiene como objetivo la evaluación de los parámetros de calidad del agua y su variación, durante la temporada seca, mediante modelos estadísticos aplicando percepción remota. Para ello fueron tomadas las mediciones realizadas de los parámetros de calidad de agua del 5 de febrero de 2021 y los valores de reflectancia de las imágenes satelitales LANDSAT 8 para la estimación de los modelos estadísticos mediante la implementación de regresión lineal múltiple de pasos sucesivos posterior a la evaluación estadística de distribución normal de datos, generando finalmente modelos digitales. Los modelos obtenidos presentaron una correlación entre los datos in situ y los estimados para los casos de Conductividad Eléctrica (CE), pH, Temperatura y Turbiedad por encima de 0,6 de R2, mientras que Oxígeno disuelto (OD) por encima de 0,8. Estos modelos fueron aplicados adicionalmente para las fechas 3 de enero y 28 de febrero. De acuerdo con los resultados, las condiciones para el uso del agua de las ciénagas cumplieron con la normativa internacional para la protección de la vida acuática exceptuando pH y no cumplieron en su mayoría para consumo humano.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Ambientalspa
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensiónspa
dc.description.tableofcontentsRESUMEN...................................................................................................................................... 10spa
dc.description.tableofcontentsABSTRACT..................................................................................................................................... 11spa
dc.description.tableofcontents1. INTRODUCCIÓN................................................................................................................... 12spa
dc.description.tableofcontents2. OBJETIVOS............................................................................................................................ 15spa
dc.description.tableofcontents2.1. OBJETIVO GENERAL......................................................................................... 15spa
dc.description.tableofcontents2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................ 15spa
dc.description.tableofcontents3. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA ............................................................................................. 16spa
dc.description.tableofcontents3.1. MARCO TEÓRICO .............................................................................................. 16spa
dc.description.tableofcontents3.1.1. Percepción remota satelital.............................................................................................. 16spa
dc.description.tableofcontents3.1.2. Radiación electromagnética ............................................................................................ 17spa
dc.description.tableofcontents3.1.3. Satélite LANDSAT 8 ..................................................................................................... 19spa
dc.description.tableofcontents3.1.4. Modelos por Regresión Lineal Múltiple (RLM)............................................................ 21spa
dc.description.tableofcontents3.2. MARCO LEGAL....................................................................................................... 22spa
dc.description.tableofcontents4. ESTADO DEL ARTE............................................................................................................. 24spa
dc.description.tableofcontents5. MATERIALES Y MÉTODOS............................................................................................... 26spa
dc.description.tableofcontents5.1. ÁREA DE ESTUDIO ................................................................................................ 26spa
dc.description.tableofcontents5.2. ORGANIZACIÓN DE INFORMACIÓN PRIMARIA DE MEDICIONES DE CALIDAD DEL AGUA ................................................................................................... 28spa
dc.description.tableofcontents5.3. PROCESAMIENTO DE IMAGEN SATELITAL.................................................... 29spa
dc.description.tableofcontents5.3. INTERPOLACIÓN Y ANÁLISIS ESPACIAL DE PARÁMETROS DE CALIDAD DEL AGUA ...................................................................................................................... 30spa
dc.description.tableofcontents5.4. EVALUACIÓN ESTADÍSTICA DE VARIABLES DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES......................................................................................................... 30spa
dc.description.tableofcontents5.5. ESTIMACIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS POR PARÁMETRO DE CALIDAD DEL AGUA ................................................................................................... 32spa
dc.description.tableofcontents5.6. DIGITALIZACIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS ........................................... 32spa
dc.description.tableofcontents5.7. VALORACIÓN DE LA CALIDAD DEL AGUA .................................................... 33spa
dc.description.tableofcontents6. RESULTADOS Y DISCUSIONES........................................................................................ 34spa
dc.description.tableofcontents6.1. DATOS DE CAMPO............................................................................................. 34spa
dc.description.tableofcontents6.2. INTERPOLACIONES Y ANÁLISIS ESPACIAL - TEMPORADA SECA ........ 34spa
dc.description.tableofcontents6.2.1. Conductividad eléctrica............................................................................................. 35spa
dc.description.tableofcontents6.2.2. Oxígeno disuelto (OD)............................................................................................... 36spa
dc.description.tableofcontents6.2.3. pH .............................................................................................................................. 36spa
dc.description.tableofcontents6.2.4. Temperatura.............................................................................................................. 37spa
dc.description.tableofcontents6.2.5. Turbidez..................................................................................................................... 38spa
dc.description.tableofcontents6.3. MODELOS DE ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE CALIDAD DEL AGUA 39spa
dc.description.tableofcontents6.4. MODELOS DIGITALES ...................................................................................... 43spa
dc.description.tableofcontents6.4.1. Conductividad Eléctrica (CE) ................................................................................... 43spa
dc.description.tableofcontents6.4.2. Oxígeno Disuelto (OD)............................................................................................. 46spa
dc.description.tableofcontents6.4.3. pH.............................................................................................................................. 47spa
dc.description.tableofcontents6.4.4. Temperatura .............................................................................................................. 48spa
dc.description.tableofcontents6.4.5. Turbidez .................................................................................................................... 49spa
dc.description.tableofcontents6.5. NORMATIVIDAD DE LA CALIDAD DEL AGUA DE ACUERDO CON EL USO 51spa
dc.description.tableofcontents6.5.1. Consumo humano...................................................................................................... 51spa
dc.description.tableofcontents6.5.2. Vida Acuática............................................................................................................ 52spa
dc.description.tableofcontents7. CONCLUSIONES................................................................................................................... 54spa
dc.description.tableofcontents8. RECOMENDACIONES......................................................................................................... 56spa
dc.description.tableofcontents9. BIBLIOGRAFÍA..................................................................................................................... 57spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7303
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombiaspa
dc.publisher.programIngeniería Ambientalspa
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2023spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.keywordsLANDSAT 8eng
dc.subject.keywordsMultiple Linear Regressioneng
dc.subject.keywordsWater qualityeng
dc.subject.keywordsRemote sensingeng
dc.subject.proposalLANDSAT 8spa
dc.subject.proposalRegresión Lineal Múltiplespa
dc.subject.proposalCalidad del aguaspa
dc.subject.proposalPercepción remotaspa
dc.titleEvaluación de la calidad de agua de las Ciénagas Guartinaja, Momil y Sapal – Córdoba mediante modelos estadísticos y percepción remotaspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
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dcterms.referencesAdusei, Y. Y., Quaye-Ballard, J., Adjaottor, A. A., & Mensah, A. A. (2021). Spatial prediction and mapping of water quality of owabi reservoir from satellite imageries and machine learning models. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 24(3, Part 2), 825-833. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2021.06.006spa
dcterms.referencesAmat, J. (2017, July). Introducción a la Regresión Lineal Múltiple. cienciadedatos.net. Retrieved September 8, 2022, from https://www.cienciadedatos.net/documentos/25_regresion_lineal_multiplespa
dcterms.referencesAlonso, D. (2019, mayo 15). Combinación de bandas en imágenes de satélite Landsat y Sentinel. MappingGIS. Retrieved January 7, 2022, from https://mappinggis.com/2019/05/combinaciones-de-bandas-en-imagenes-de-satelitelandsat-y-sentinel/spa
dcterms.referencesArteaga Hernández, F. A., & Rodriguez Ibarra, D. A. (2019). Determinación de la calidad del agua en las ciénagas Guatinaja, Momil y Sopal en el Complejo Cenagojoso del Bajo Sinú usando imágenes satelitales Sentinel 2. [Trabajo de grado Pregrado, Universidad de Córdoba].spa
dcterms.referencesAriza, A. (2013). Descripción y Corrección de Productos Landsat 8 (LDCM). IGAC. https://www.un-spider.org/sites/default/files/LDCM-L8.R1.pdfspa
dcterms.referencesAtencia Vergara, V. A., Contreras Chavez, J. J., & Verguera Herrera, D. M. (2008). Estudio Multiespectral de imágenes satelitales con fines de delimitación del complejo del Bajo San Jorge marge izquierdo (B3) y diagnóstico de zonas intervenidas antrópicamente (agricultura y ganadería). Trabajo de grado para optar al título de Ingeniero Agrícola, Universidad de Sucre. https://repositorio.unisucre.edu.co/bitstream/handle/001/935/T333.91814%20A864.pdf;jses sionid=CFED1EDCFE7F6D8E30826F4114195953?sequence=1spa
dcterms.referencesBarrero Lancheros, M. (2015). Evaluación de la calidad del agua en el humedal La Conejera, Localidad 11 de Suba. Bogotá DC.: Universidad Distrital Francisco José de Caldas.spa
dcterms.referencesBarsi, J. A., Schott, J. R., Hook, S. J., Raqueno, N. G., Markham, B. L., & Radocinski, R. G. (2014). Landsat-8 Thermal Infrared Sensor (TIRS) Vicarious Radiometric Calibration. Remote Sens, 6(11), 11607-11626. https://doi.org/10.3390/rs61111607spa
dcterms.referencesBerdugo Muñoz, A. G., & Reales López, G. J. (2016). Análisis multiespectral de imágenes satelitales para evaluar variaciones espacio - temporales en la calidad del agua del Embalse El Guájaro, Atlántico. Universidad de la Costa. https://repositorio.cuc.edu.co/bitstream/handle/11323/325/1.042.448.544- 1.043.874.467.pdf?sequence=1&isAllowed=yspa
dcterms.referencesBoletín de Prensa Instituto Humboldt. (2021, February 2). Humedales: un tesoro anfibio que sobrevive en el 26 por ciento de Colombia. Instituto Humboldt. Retrieved November 25, 2021, from http://www.humboldt.org.co/es/boletines-y-comunicados/item/1593-humedales un-tesoro-anfibio-que-sobrevive-en-el-26-por-ciento-de-colombiaspa
dcterms.referencesBoston University School of Public Health. (2013, January 17). Multiple Linear Regression Analysis. SPH. Retrieved September 8, 2022, from https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/mph modules/bs/bs704_multivariable/bs704_multivariable7.hspa
dcterms.referencesBriceño, I., Briceño, W., San Miguel, D., & Ramos, S. (2018). Determinación de calidad de agua en el Lago Vichuquén, con imágenes de satélite Landsat 8, sensor OLI, año 2016, Chile. Asociación Española de Teledetección, 52. https://doi.org/10.4995/raet.2018.10126spa
dcterms.referencesBurgos Doria, R. (2015). Significado de valor cultural, natural y ambiental del humedal Ciénaga Grande del Bajo Sinú para los habitantes de la Vereda Caño Viejo (Lorica – Córdoba – Colombia). Universidad de Manizales.spa
dcterms.referencesCAI & ICTS. (2020, Febrero 4). Arqueometría y Análisis Arqueológico. Arqueometría y Análisis Arqueológico. Retrieved March 10, 2022, from https://www.ucm.es/arqueoanalisis/analisis-de-imagen-multiespectralspa
dcterms.referencesCarollo Limeres, M. C. (2012). Regresión Lineal Simple. Departamento de estática e investigación operativa - USC. Retrieved March 14, 2022, from http://eio.usc.es/eipc1/BASE/BASEMASTER/FORMULARIOS-PHP DPTO/MATERIALES/Mat_50140116_Regr_%20simple_2011_12.pdfspa
dcterms.referencesCastillo, E., Ferrer, R., Bayarri, V., & Vaguri, J. (2005). Respuesta espectral del agua ante diferentes concentraciones de sedimentos orgánicos e inorgánicos en la Bahía de Santander. IX Congreso Nacional de Teledetección. Puerto de la Cruz, Tenerife. http://aet.org.es/congresos/xi/ten39.pdfspa
dcterms.referencesCCME. (15 de march de 2021). Canadian Environmental Quality Guidelines (CEQGs) provide science-based goals for the quality of aquatic and terrestrial ecosystems. Obtenido de Canadian Environmental Quality Guidelines (CEQGs) provide science-based goals for the quality of aquatic and terrestrial ecosystems.: https://ccme.ca/en/current activities/canadian-environmental-quality-guidelinespa
dcterms.referencesCorrales Andino, R. E., & Ochoa López, V. L. (2016). Cálculo de reflectancia en imágenes Landsat OLI-8, sobre la región central de Honduras, mediante software libre SEXTANTE. Ciencias Espaciales, 9(1).spa
dcterms.referencesCotrino, J. (2020). Análisis de la calidad del agua del humedal Jaboque mediante la identificación de la comunidad fitoplanctónica y las condiciones fisicoquímicas del agua. Universidad Santo Tomás. https://repository.usta.edu.co/handle/11634/30505spa
dcterms.referencesCoutiño Román, L. (2012). Análisis multitemporal de imágenes satelitales para conocer la calidad del agua en la presa: Valle de Bravo. [Trabajo de grado Pregrado, Ciudad Universitaria, México D.F.] http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/bitstream/handle/132.248.52.100/2500/tesis.pd f.pdf?sequence=1spa
dcterms.referencesCruz, M. E. (2017). Determinación de la calidad fisicoquímica del agua del humedal El Juncal y su reconocimiento como ecosistema estratégico dentro de la educación básica primaria. Bogotá DC.: Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano.spa
dcterms.referencesCVS. (2011, Junio 12). Acuerdo 174 de 2011 CVS - Corporación Autónoma Regional del Los Valles del Sinú y del San Jorge - Colombia. Redjurista.com. Retrieved November 26, 2021, from https://www.redjurista.com/Documents/acuerdo_174_de_2011_cvs_- _corporacion_autonoma_regional_del_los_valles_del_sinu_y_del_san_jorge.aspx#/spa
dcterms.referencesCVS. (2022, Septiembre 6). Predicción climática y evolución de las condiciones del fenómeno de La Niña en el departamento de Córdoba. https://cvs.gov.co/prediccion climatica-y-evolucion-de-las-condiciones-del-fenomeno-la-nina-en-el-departamento-de cordoba/spa
dcterms.referencesDepartamento Administrativo de la Función Pública. (9 de mayo de 2007). Decreto 1575. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=30007spa
dcterms.referencesDepartamento Administrativo de la Función Pública. (25 de octubre de 2010). Decreto 3930. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=40620spa
dcterms.referencesDepartamento Administrativo de la Función Pública. (26 de Junio de 1984). Decreto 1594. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=18617spa
dcterms.referencesDietrichson, A. (2019). Métodos Cuantitativos. https://bookdown.org/dietrichson/metodos-cuantitativos/spa
dcterms.referencesEarth Observing System. (2021, June 18). Bandas Del Landsat 8: Funcionamiento Y Combinaciones. EOS Data Analytics. Retrieved March 10, 2022, from https://eos.com/es/blog/bandas-landsat-8/spa
dcterms.referencesEarth Observing System. (2022, Febrero 3). Índice De Agua De Diferencia Normalizada: Fórmula E Interpretación. EOS Data Analytics. Retrieved March 14, 2022, from https://eos.com/es/make-an-analysis/ndwi/spa
dcterms.referencesEberly College of Science. (2017, August 17). 10.2 - Stepwise Regression | STAT 501. STAT ONLINE. Retrieved September 8, 2022, from https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/10/10.2spa
dcterms.referencesEPA. (11 de July de 2022). National Aquatic Resource Surveys. Obtenido de National Aquatic Resource Surveys: https://www.epa.gov/national-aquatic-resource surveys/indicators-conductivitspa
dcterms.referencesEngebretson, C. (2020). Landsat 8-9 Operational Land Imager (OLI) - Thermal Infrared Sensor (TIRS) Collection 2 Level 2 (L2) Data Format Control Book (DFCB). Departament of the Interior U.S. Geological Survey. https://d9-wret.s3.us-west 2.amazonaws.com/assets/palladium/production/s3fs-public/atoms/files/LSDS 1328_Landsat8-9-OLI-TIRS-C2-L2-DFCB-v6.pdfspa
dcterms.referencesERDAS. (1999). Graphical Models Reference. Atlanta, Georgia.spa
dcterms.referencesEspitia Rico, L. M. (2019). Efectos De La Ampliación De Las Fronteras Agropecuarias En El Complejo Cenagoso Del Bajo Sinú Para Los Años 1970-2019. Universidad de Córdoba.spa
dcterms.referencesFigueroa Martínez, E. I., Márquez Barraza, O. A., Quiñonez , M., & Alatorre Cejudo, L. C. (2015, October 16). Estimación de parámetros relativos a la calidad del agua mediante percepción remota en la laguna de Bustillos, Chihuahua, méx. Uacj. http://www3.uacj.mx/CGTI/CDTE/JPM/Documents/SELPER/assets/m008.pdfspa
dcterms.referencesGarcía, A. F. (2016, Septiembre 1). Ajuste de datos. Regresión. Matlab - Análisis de datos. Retrieved March 14, 2022, from http://www.sc.ehu.es/sbweb/fisica3/datos/regresion/regresion.htmlspa
dcterms.referencesGarcía, S. L., Arguello, A., Parra, R., & Pincay Pilay, M. (2019). Factores que influyen en el pH del agua mediante la aplicación de modelos de regresión lineal. INNOVA Research Journal, 4(2), 59-71. https://doi.org/10.33890/innova.v4.n2.2019.909spa
dcterms.referencesGómez, J. L., & Dalence, J. S. (2015, December 14). Determinación del parámetro sólidos suspendidos totales mediante imágenes de sensores ópticos en un tramo de la cuenca media del Río Bogotá (Colombia) | UD y la geomática. revista UD. Retrieved January 7, 2022, from https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/UDGeo/article/view/7943spa
dcterms.referencesGonzález-Márquez, L. C., Torres-Bejarano, F. M., Torregroza-Espinosa, A. C., Hansen Rodríguez, I. R., & Rodríguez-Gallegos, H. B. (2018). Use of LANDSAT 8 images for depth and water quality assessment of El Guájaro reservoir, Colombia. Journal of South American Earth Sciences, Volume 82, Pages 231-238. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2018.01.004.spa
dcterms.referencesGonzalez Marquez, L, Torres Bejarano, F, Rodriguez Cuevas, C, Torregroza Espinosa, A y Sandoval Romero, J. (2018). Estimation of water quality parameters using landsat 8 images: application to playa Colorada Bay, Sinaloa, Mexico. Applied Geomatics.spa
dcterms.referencesGonzalez, L. (23 de noviembre de 2018). Evaluando el error en los modelos de regresión. Obtenido de AprendeIA: https://aprendeia.com/evaluando-el-error-en-los-modelos-de regresionspa
dcterms.referencesHernández-Ayón, J., Zirino, A., Marinone, S., Canino-Herrera, R., & Galindo-Bect, M. (2003). pH-density relationships in seawater. Ciencias Marinas, 29(4), 497–508. https://doi.org/10.7773/cm.v29i4.166spa
dcterms.referencesAviña, R. J. (2018). Estimación de parámetros ambientales a partir de imágenes Landsat 8 y mediciones in situ, en Bahía de la Paz, BCS. Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S.C.spa
dcterms.referencesHossain, AKMA, Mathias, C. y Blanton, R. (2021). Remote Sensing of Turbidity in the Tennessee River Using Landsat 8 Satellite Remote Sensing, 13 (18), 3785. MDPI AG. Obtenido de http://dx.doi.org/10.3390/rs13183785spa
dcterms.referencesHussein, N. M., & Assaf, M. N. (2020). Multispectral Remote Sensing Utilization for Monitoring Chlorophyll-a Levels in Inland Water Bodies in Jordan. The Scientific World Journal, 2020(Hindawi). https://www.hindawi.com/journals/tswj/2020/5060969/spa
dcterms.referencesIBM. (2021, August 31). Regresión lineal múltiple. https://www.ibm.com/docs/es/cognos analytics/11.1.0?topic=tests-multiple-linear-regressionspa
dcterms.referencesIDEAM (2007). Ficha Técnica Oxígeno Disuelto. Subsistema de Información Módulo Fisicoquímico Ambiental –MFQA- de la base de datos Oracle.spa
dcterms.referencesIDEAM (2013). Formato Común de Hoja Metodológica de Indicadores Ambientales Promedio de oxígeno disuelto. http://www.ideam.gov.co/documents/11769/646961/V3.08+HM+Promedio+oxigeno+disue lto.pdf/80f1e000-abc2-4087-8f2d-6739d9d27e7espa
dcterms.referencesIDEAM, & INVEMAR. (2017). Protocolo de monitoreo del agua. http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/023773/PROTOCOLO_MONITOR EO_AGUA_IDEAM.pdfspa
dcterms.referencesIDEAM. (2019, Enero 28). Metodología de Análisis. ideam.gov.co. http://www.ideam.gov.co/web/agua/metodos-analiticosspa
dcterms.referencesIDEAM. (2020). Instructivo de ensayo. Determinación de turbiedad por Nefelometría. SM 2130 B.spa
dcterms.referencesIGAC. (2011). Tecnologías geoespaciales al servicio del desarrollo territorial. Análisis Geográficos, (49), 189.spa
dcterms.referencesInstituto Geográfico Nacional. (2020, febrero 7). Teledetección. Instituto Geográfico Nacional. Retrieved January 7, 2022, from https://www.ign.es/web/resources/docs/IGNCnig/OBS-Teledeteccion.pdfspa
dcterms.referencesInnovatione AgroFood Design. (2019, June 24). Fundamentos y principios de teledetección - Innovatione. Innovatione AgroFood Design. Retrieved September 7, 2022, from https://innovatione.eu/2019/06/24/fundamentos-de-teledeteccion/spa
dcterms.referencesKharuf-Gutierrez, S., Hernández-Santana, L., Orozco-Morales, R., Aday Díaz, O. d. l. C., & Delgado Mora, I. (2018). Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. EAC La Habana, vol.39(no.2). http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-59282018000200007spa
dcterms.referencesKumar, M., & Puri, A. (2012). A review of permissible limits of drinking water. Indian journal of occupational and environmental medicine, 16(1), 40–44. https://doi.org/10.4103/0019-5278.99696spa
dcterms.referencesKumar Taloor, A., Singh Manhas, D., & Chandra Kothyari, G. (2021). Retrieval of land surface temperature, normalized difference moisture index, normalized difference water index of the Ravi basin using Landsat data. Applied Computing and Geosciences, 9. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590197420300331#!spa
dcterms.referencesLandsat Missions. (2022, April 27). Landsat 8 | U.S. Geological Survey. USGS.gov. Retrieved September 8, 2022, from https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-8spa
dcterms.referencesLans C., E. 1., Díaz P., B. 2., & Paez M., M. 3. (2010). Compuestos organoclorados residuales en dos especies ícticas de la Ciénaga Grande del Bajo Sinú, Córdoba, Colombia. Rev.MVZ Cordoba vol.16 no.1 Córdoba Jan./May 2011. Retrieved November 26, 2021, from http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0122-02682011000100016spa
dcterms.referencesLópez, J. F. (07 de 11 de 2018). Coeficiente de determinación (R cuadrado). Obtenido de Economipedia: https://economipedia.com/definiciones/r-cuadrado-coeficiente determinacion.htmspa
dcterms.referencesLópez Montecinos, C. (2019). Fundamentos básicos para la teledetección ambiental. Universidad Católica del Norte. https://www.researchgate.net/publication/343295557_Fundamentos_Basicos_para_la_Tele deteccion_Ambiental?enrichId=rgreq-a32423640aaeca5f7678f30b7841c17c XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzM0MzI5NTU1NztBUzo5MTg3NDE3ODEwNz gwMThAMTU5NjA1NjUxODY4Mw%3D%3D&el=1_x_2&_espa
dcterms.referencesLoyd, C. (2013, June 14). Landsat 8 Bands | Landsat Science. Landsat Science. Retrieved September 8, 2022, from https://landsat.gsfc.nasa.gov/satellites/landsat-8/landsat-8-bands/spa
dcterms.referencesLozano Santos, M. J. (2017, Junio 24). Fundamentos físicos de la teledetección espacial. https://docplayer.es/35516767-Los-fundamentos-fisicos-de-la-teledeteccion-espacial.htmlspa
dcterms.referencesMatJafri, M.Z., Abdullah, K., & Lim, H.S. (2009). Malaysia Tiungsat-1 imagery for water quality mapping. GIS development. Geospatial World. https://www.geospatialworld.net/article/malaysian-tiungsat-1-imagery-for-water-quality mapping/spa
dcterms.referencesMelillanca, E. (08 de junio de 2018). Coeficiente de determinación corregido o R-cuadrado ajustado. Obtenido de Melillanca: http://www.ericmelillanca.cl/content/coeficiente determinaci-n-corregido-o-r-cuadrado-ajustadspa
dcterms.referencesMinAmbiente. (2010). Política Nacional Recurso Hídrico. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. https://www.minambiente.gov.co/wp content/uploads/2021/10/Politica-nacional-Gestion-integral-de-recurso-Hidrico-web.pdfspa
dcterms.referencesMinSalud & MinAmbiente. (2007, Junio 22). Resolución 2115. https://laboratoriodeanalisis.lasalle.edu.co/wcm/connect/LIAC/d951c109-a227-44a3-8a42- 1d1f87db2b43/Resoluci%C3%B3n_2115-2007.pdf?MOD=AJPERES&CVID=lMo0SFespa
dcterms.referencesMINAM. (7 de June de 2017). Estándares de Calidad Ambiental (ECA) para Agua y Disposiciones Complementarias. https://www.minam.gob.pe/wp content/uploads/2017/06/DS-004-2017-MINAM.pdspa
dcterms.referencesMinisterio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. (18 de abril de 2015). Resolución 631. https://fenavi.org/wp-content/uploads/2018/05/Resolucion-631-2015.pdfspa
dcterms.referencesMinisterio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (12 de febrero de 2004). Resolución 0157. https://www.minambiente.gov.co/wp content/uploads/2021/08/resolucion-0157-de-2004.pdfspa
dcterms.referencesMinisterio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (11 de febrero de 2010). RESOLUCIÓN 301. https://www.icbf.gov.co/cargues/avance/docs/resolucion_minambientevdt_0301_2010.htmspa
dcterms.referencesMINISTERIO DE AMBIENTE Y DESARROLLO SOSTENIBLE. (18 de abril de 2015). Resolución 631.spa
dcterms.referencesMinisterio de Desarrollo Económico. (17 de November de 2000). Resolución 1096. https://www.cvc.gov.co/sites/default/files/Sistema_Gestion_de_Calidad/Procesos%20y%20procedimientos%20Vigente/Normatividad_Gnl/Resolucion%201096%20de%202000-Nov-17.pdfspa
dcterms.referencesMinisterio de Relaciones Exteriores. (21 de diciembrer de 1975). Convención Relativa a los Humedales de Importancia Internacional - RAMSAR. https://ginebra-onu.mision.gov.co/convencion-sobre-los-humedalesspa
dcterms.referencesMontanaro, M., Levy, R., & Markham, B. (2014). On-Orbit Radiometric Performance of the Landsat 8 Thermal Infrared Sensor. Remote Sens, 6(12), 11753-11769. https://doi.org/10.3390/rs61211753spa
dcterms.referencesMorales, G. M. (2010). Protocolo de la temperatura de la superficie terrestre a partir de datos LANDSAT y MODIS. La Habana: Instituto de Geografía Tropicalspa
dcterms.referencesNCSS Statistical Software. (2013, January 17). Multiple Linear Regression Analysis. SPH. Retrieved September 8, 2022, from https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/mph-modules/bs/bs704_multivariable/bs704_multivariable7.htmlspa
dcterms.referencesObaid, A.A., Ali, K.A., Abiye, T.A., & Adam, E.M. (2021). Assessing the utility of using current generation high-resolution satellites (Sentinel 2 and Landsat 8) to monitor large water supply dam in South Africa. Remote Sensing Applications: Society and Environment. https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S2352938521000574?token=4C5A568CF2E29D5DC09A1F9F35BF821CA6A34ECB0D96AF3173C9230A22856EF6AC5AFFFD99F7E9DC86BC4B263EF24036&originRegion=us-east-1&originCreation=20220108202445spa
dcterms.referencesOlaya-Nieto, Charles, & Segura-Guevara, Fredys, & Vergara-Paternina, Antonio (2015). Growth and mortality of Cachana (Cynopotamus atratoensis) in the cienaga Grande de Lorica, Colombia. Revista MVZ Córdoba, 20( ),5028-5036.[fecha de Consulta 7 de Octubre de 2022]. ISSN: 0122-0268. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=69342523016spa
dcterms.referencesOrjuela Romero, E. A., & Díaz Ruiz, J. D. (2019). Mapeo de la turbidez utilizando firmas espectrales obtenidas mediante el procesamiento de imágenes satelitales en el Embalse de Tominé. Trabajo de grado para obtener el título de ingeniero ambiental y sanitario, Universidad de la Salle. https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=2160&context=ing_ambiental_sanitariaspa
dcterms.referencesOspina Zuñiga, O., García Cobas, G., Gordillo Rivera, J., & Tovar Hernández, K. (2016). Assessment of Murky Water and its Conductivity During Dry and Rainy Seasons in Combeima River (Ibagué, Colombia). Ingeniería Solidaria, 12(19), 19–36. https://doi.org/10.16925/in.v12i19.1191spa
dcterms.referencesRepública de Colombia. (21 de enero de 1997). Ley 357. https://justiciaambientalcolombia.org/wp-content/uploads/2014/04/ley-357-de-1997.pdfspa
dcterms.referencesReuter, D. C., Richardson, C. M., Pellerano, F. A., Irons, J. R., Allen, R. G., Anderson, M., Jhabvala, M. D., Lunsford, A. W., Montanaro, M., Smith, R. L., Tesfaye, Z., & Thome, K. J. (2015). The Thermal Infrared Sensor (TIRS) on Landsat 8: Design Overview and Pre-Launch Characterization. Remote Sensing, 7(1), 1135-1153. https://doi.org/10.3390/rs70101135spa
dcterms.referencesRitchie, J. C., Zimba, P. V., & Everitt, J. H. (2003, Junio). Remote Sensing Techniques to Assess Water Quality. Photogrammetric Engineering And Remote Sensing.spa
dcterms.referencesRocchio, L., & Barsi, J. (2016, febrero 27). Landsat 8 | Landsat Science. Landsat Science. Retrieved September 8, 2022, from https://landsat.gsfc.nasa.gov/satellites/landsat-8/spa
dcterms.referencesRodriguez Jaume, M. J. (2001). Análisis de Regresión Múltiple. RUA. Retrieved March 14, 2022, from https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/8143/1/Regresion%20MUTIPLE.pdfspa
dcterms.referencesSatyam, N. (2021). Chapter 5 - numerical modeling of biocemented soil behavior. In P. Samui, S. Kumari, V. Makarov & P. Kurup (Eds.), Modeling in geotechnical engineering (pp. 101-117) Academic Press. doi:10.1016/B978-0-12-821205-9.00015-0spa
dcterms.referencesSalazar Mejía, I. (2008). La economía de la ciénaga Grande del Bajo Sinú: lugar encantado de las aguas. La Economía de Las Ciénagas Del Caribe Colombiano. Capítulo 3. La Economía de La Ciénaga Grande Del Bajo Sinú: Lugar Encantado de Las Aguas. Pág.:96-134, 102.spa
dcterms.referencesSalvatierra, C. (2004). Fundamentos de procesamiento digital de imágenes de satelite. Notas clase Procesamiento digital. Retrieved March 10, 2022, from http://ffyl1.uncu.edu.ar/IMG/pdf/Notas_clase_Procesamiento_digital.pdfspa
dcterms.referencesSarría, A. F. (2018). Cálculo de la Tempertura de Superficie a partir de imágenes NOAA, Landsat y Sentinel-3. Universitat Politécnica de Valencia.spa
dcterms.referencesSepúlveda Hirose, R. T. (2011). Diseño de modelos de calidad del agua mediante el uso de la percepción remota. Universidad Nacional Autónoma de México, México. Repositorio de la Dirección General de Bibliotecas y Servicios Digitales de Información. https://repositorio.unam.mx/contenidos/89106spa
dcterms.referencesSepulveda Vargas, R. D. 1., Taborda Caro, M. A. 2., & Fuentes Doria, D. D. 3. (2020, Junio 30). Conflictos por el agua y resiliencia comunitaria en el Bajo Sinú: evidencias de disputas y alternatividad. Utopía y Praxis Latinoamericana, vol. 25, núm. Esp.3(Universidad del Zulia), pp. 105-124. https://doi.org/10.5281/zenodo.3907052spa
dcterms.referencesSolís-Castro, Yuliana, Zúñiga-Zúñiga, Luis Alberto, & Mora-Alvarado, Darner. (2018). La conductividad como parámetro predictivo de la dureza del agua en pozos y nacientes de Costa Rica. Revista Tecnología en Marcha, 31(1), 35-46. https://dx.doi.org/10.18845/tm.v31i1.3495spa
dcterms.referencesUniversidad de Murcia. (2006, June). Tema 2: Interacción de la radiación con los objetos. SIGMUR. Retrieved September 8, 2022, from https://www.um.es/geograf/sigmur/teledet/tema02.pdfspa
dcterms.referencesUSC. (2012, Marzo 10). Regresión Lineal Múltiple. Departamento de Estadística, Análisis Matemático y Optimización. Retrieved March 14, 2022, from http://eio.usc.es/eipc1/BASE/BASEMASTER/FORMULARIOS-PHP-DPTO/MATERIALES/Mat_50140129_RegresionMultiple.pdfspa
dcterms.referencesUSGS. (2013). Landsat Collection 2 Level-2 Science Products | US Geological Survey. USGS. Retrieved March 10, 2022, from https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-collection-2-level-2-science-productsspa
dcterms.referencesUSGS. (2020). Landsat 8-9 Operational Land Imager (OLI) - Thermal Infrared Sensor (TIRS), Collection 2 Level 2 (L2), Data Format Control Book (DFCB).spa
dcterms.referencesUnited Nations. (2020). Aplicación de datos del mes: Monitoreo de la calidad del agua | UN-SPIDER Knowledge Portal. UN-Spider. Retrieved January 8, 2022, from https://www.un-spider.org/es/enlaces-y-recursos/fuentos-de-datos/daotm-monitoreo-calidad-aguaspa
dcterms.referencesUrbanski, J. A., Wochna, A., Bubak, I., Grzybowski, W., Lukawska-Matuszewska, K., Łącka, M., Śliwińska, S., Wojtasiewicz, B., & Zajączkowski, M. (2016). Application of Landsat 8 imagery to regional-scale assessment of lake water quality. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 51, 28-36. ISSN 0303-2434. https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0303243416300630?token=4564AC11ABF3CBA86E5EAEBC49A950C8EFF6989DDCBFAA07EE6D5A3A9CDC4A17286F78B9AE5E635E6F1EADA6E1134836&originRegion=us-east-1&originCreation=20220109022210spa
dcterms.referencesUsali, N., & Ismail, M. H. (2010). Use of Remote Sensing and GIS in Monitoring Water Quality. Journal of Sustainable Development, 3(no. 3). https://www.academia.edu/35727599/Use_of_Remote_Sensing_and_GIS_in_Monitoring_Water_Quality?auto=citations&from=cover_pagespa
dcterms.referencesVeneros, J., García, L., Morales, E., Gómez, V., Torres, M., & López, F. (2020, Diciembre). Aplicación de sensores remotos para el análisis de cobertura vegetal y cuerpos de agua. IDESIA (Chile), 38, , Nº 4. Páginas 99-107. https://www.scielo.cl/pdf/idesia/v38n4/0718-3429-idesia-38-04-99.pdfspa
dcterms.referencesVilla, J. A. (2020). Análisis de calidad del agua del humedal Jaboque mediante la identificación de la comunidad fitoplanctónica y las condiciones fisicoquímicas del agua. Bogotá DC.: Universidad Santo Tomás.spa
dcterms.referencesVillegas, H. (2008, Julio). Introducción a la percepción remota y sus aplicaciones geológicas(Guías para los asistentes). Record Center ECM. Retrieved September 7, 2022, from https://recordcenter.sgc.gov.co/B12/23008002524448/documento/pdf/2105244481102000.pdfspa
dcterms.referencesVivanco Font, E. (2017, Agosto 8). Humedales: Definiciones, Funciones y Amenazas. Humedales: Definiciones, Funciones y Amenazas. Retrieved November 25, 2021, from https://www.camara.cl/verDoc.aspx?prmID=111594&prmTIPO=DOCUMENTOCOMISIONspa
dcterms.referencesXiao, X., Jian, X., Xiongfei, W., Chengfang, H., Xuejun, C., Zhaohui, W., & Dengzhong, Z. (2015, Mayo). Evaluation method of water quality for rivers based on multi-spectral remote sensing data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-7/W3(36th International Symposium on Remote Sensing of Environment. Berlin, Germany.)spa
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