Recomendaciones para la agregación temporal de datos de calidad del agua de constelaciones de satélites multimodales

Área de la Ciencia:

• Teledetección
• Ciencias Ambientales
• Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• Las constelaciones de satélites aumentan la frecuencia de observación, lo que podría introducir tendencias artificiales en los datos derivados.
• La variación en la frecuencia de observación puede oscurecer los cambios ambientales reales, afectando la interpretación científica.
• El Índice de Cianobacterias (CI-ciano) de Sentinel-3 se utiliza para analizar los impactos de los métodos de agregación de datos.

Objetivo del estudio:

• Evaluar cómo los diferentes métodos de agregación temporal afectan las distribuciones y tendencias de los datos derivados de satélites.
• Comparar los impactos de la agregación en datos de satélites de plataforma única frente a datos multimodales (Sentinel-3A, Sentinel-3B).
• Proporcionar recomendaciones para la sumarización consistente de datos en análisis de teledetección multimodales.

Principales métodos:

• Agregación temporal de datos diarios de CI-ciano en compuestos semanales utilizando valores máximos, medios y medianos.
• Comparación de los impactos de la agregación de datos continuos y ordinales utilizando la prueba de rangos con signo de Wilcoxon.
• Aplicación de la prueba estacional de tendencia de Mann-Kendall a imágenes de Sentinel-3 (2016-2023) con y sin datos de Sentinel-3B.

Principales resultados:

• La agregación temporal utilizando el valor máximo infló significativamente las tendencias (hasta un 25%) en datos multimodales en comparación con la media o la mediana.
• Los datos continuos agregados por máximo mostraron un aumento del 9% para Sentinel-3A y -3B combinados, mientras que la media y la mediana mostraron cambios mínimos.
• Los datos ordinales agregados por máximo y media mostraron grandes aumentos (hasta un 25%), mientras que la mediana mostró pequeñas disminuciones (hasta un 5%).

Conclusiones:

• Los métodos de agregación temporal influyen críticamente en los conjuntos de datos satelitales multimodales, particularmente cuando se utiliza el valor máximo.
• Para un análisis consistente de las tendencias ambientales, los datos satelitales continuos deben agregarse utilizando la media o la mediana, y los datos ordinales utilizando la mediana.
• Estos hallazgos son cruciales para la interpretación precisa de los datos de calidad del agua de las constelaciones de satélites y abordan una brecha en las prácticas estadísticas de teledetección.