Estimación multitemporal de degradación ambiental por minería aluvial de oro en el río Nechí mediante índice normalizado de turbidez y Dynamic World
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Resumen
Se realizó una evaluación multitemporal para cuantificar la degradación ambiental causada por la minería aluvial de oro en la cuenca del río Nechí, Colombia, utilizando imágenes Sentinel-2 y el producto Dynamic World en Google Earth Engine. El análisis se centró en áreas de suelo desnudo para minimizar la interferencia de la vegetación y cuerpos de agua en el cálculo del Índice Normalizado de Turbidez (NDTI). Se aplicaron métricas de cambio, incluyendo la Distancia Euclidiana y el Sample Angle Mapper, a compuestos anuales del NDTI para evaluar la magnitud y la estructura de la transformación superficial entre 2016 y 2024. Los resultados revelaron un aumento sostenido de la extensión de suelo desnudo, especialmente en la margen oriental del río, acompañado de una disminución relativa en los valores promedio del NDTI, reflejando mayor exposición sedimentaria. El uso combinado de métricas espectrales y clasificadores globales resultó efectivo para identificar y monitorear cambios en la cobertura ligados a la minería en zonas de difícil acceso y dinámicas sociales complejas. Esta metodología demuestra una integración positiva de índices de teledetección y análisis espectral para el monitoreo ambiental espacial y temporalmente explícito en regiones afectadas por minería aurífera no controlada.
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Citas
Alcaldía de Nechí, Corantioquia, 2022. Informe sobre el estado de calidad y cantidad del recurso hídrico en la cuenca del río Nechí. Corantioquia. Tech. rep. URL: https://www.corantioquia.gov.co/wp-content/uploads/ 2022/01/Perfil_de_Calidad_y_Cantidad_Cuencas_ODC_Final.pdf
Boye, C. B., Graham, R., Asare, A., Martey, A. E. K., 2023. Assessment of Water Quality in A Mining Community Using Remote Sensing and GIS Techniques. Ghana Mining Journal 23 (1), 1–10. URL: https://www.ajol.info/index.php/gm/article/view/250906
Brown, C. F., Brumby, S. P., Guzder-Williams, B., Birch, T., Hyde, S. B., Maz- zariello, J., Czerwinski, W., Pasquarella, V. J., Haertel, R., Ilyushchenko, S., Schwehr, K., Weisse, M., Stolle, F., Hanson, C., Guinan, O., Moore, R., Tait, A. M., 2022. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land co- ver mapping. Scientific Data 9 (1), 251. DOI: 10.1038/s41597-022-01307-4
Castellanos, M., Lesmes, C., 2020. Risk Assessment of Mercury Pollution in the Gold Production in Antioquia, Colombia - Evaluación del Riesgo por Contaminación de Mercurio en la Producción de Oro en Antioquia, Colombia. Ph.D. thesis. DOI: 10.13140/RG.2.2.13365.70885
Corredor, J. A. G., Pérez, E. H., Figueroa, R., Casas, A. F., 2021. Water quality of streams associated with artisanal gold mining; Suárez, Department of Cauca, Colombia. Heliyon 7 (6). DOI: 10.1016/j.heliyon.2021.e07047
Marmanis, D., Datcu, M., Esch, T., Stilla, U., 2016. Deep Learning Earth Observation Classification Using ImageNet Pretrained Networks. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 13 (1), 105–109. DOI: 10.1109/LGRS.2015.2499239
Mishra, K., Choudhary, B., Fitzsimmons, K. E., 2024. Predicting and evaluating seasonal water turbidity in Lake Balkhash, Kazakhstan, using remote sensing and GIS. Frontiers in Environmental Science 12. DOI: 10.3389/fenvs.2024.1371759
Segarra, J., González-Fernández, A., Osorno-Covarrubias, J., Couturier, S., 2024. The role of critical remote sensing in environmental justice struggles. Progress in Environmental Geography 3 (3), 185–211. DOI: 10.1177/27539687241269331
Zhang, C., Sargent, I., Pan, X., Li, H., Gardiner, A., Hare, J., Atkinson, P. M., 2019. Joint Deep Learning for land cover and land use classification. Remote Sensing of Environment 221, 173–187. DOI: 10.1016/j.rse.2018.11.014