Análisis de imágenes satelitales Landsat 8 por componentes principales y MNF para la detección de zonas del derrame de petróleo Repsol en la Costa Peruana

Abstract

La contaminación por el derrame de petróleo en la costa peruana causada por el buque de bandera italiana Mare Doricum, propiedad de la empresa española Repsol no solo afectó gravemente a la flora y fauna marina sino también a cientos de familias de pescadores peruanos dejándolos sin trabajo. por ello la vigilancia de los efectos de estos incidentes es muy importante para la salud pública y el cuidado del medio ambiente. Las misiones satelitales son una herramienta muy eficiente para identificar contaminantes como los derrames de petróleo. Este estudio tiene como objetivo detectar el área del derrame de petróleo utilizando el sensor multiespectral Landsat 8. Para detectar el derrame de petróleo con mayor precisión se realizó diversos preprocesamientos a la imagen satelital Landsat 8 como la conversión a reflectancia, normalización con el método Bandmax-min de la imagen de la zona afectada y finalmente se realizó los métodos de análisis de componentes principales (ACP) y la Fracción de Mínimo Ruido (MNF por sus siglas en inglés). Todos los resultados fueron analizados mediante la programación del software libre R, dichos resultados experimentales indicaron claramente que el método MNF es el más adecuado para detectar el derrame de petróleo con mayor precisión a través de imágenes multiespectrales Landsat 8.