Fusión de imágenes satelitales para una alta resolución espacial y temporal del Lago Güija

Abstract

This study aims to evaluate and compare satellite image fusion techniques to improve the spatial and temporal resolution of data for high-precision local studies [1][2]. The availability of detailed, small-scale information is essential for the monitoring and management of natural resources, especially in areas with productive activities or potential environmental impacts, such as Lake Güija. This lake, located on the border between Guatemala and El Salvador, flows into the Lempa River, the main source of drinking water and agriculture in the region [3]. For this purpose, images from the Landsat and MODIS satellites were used, selected for their complementary observation capabilities at different spatial and temporal resolutions [4]. Two fusion approaches were applied: the spatial Pansharpening method, which combines high-resolution panchromatic data with multispectral imagery to optimize spatial detail, and the spatio-temporal STARFM (Spatio-Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model), which integrates Landsat and MODIS datasets to obtain data sets with improved spatial and temporal resolution [5] [6] [7]. The results show that both techniques are viable for generating useful information in local studies, with the Pansharpening-based methodology with MODIS input being the most appropriate due to its balance between quality and implementation feasibility. Lake Güija is presented as a case study that illustrates the potential of these methodologies for the continuous and accurate monitoring of aquatic ecosystems, thus contributing to the availability of reliable data for decision-making. El presente estudio tiene como objetivo evaluar y comparar técnicas de fusión de imágenes satelitales para mejorar la resolución espacial y temporal de datos destinados a estudios locales de alta precisión [1] [2]. La disponibilidad de información detallada a pequeña escala es esencial para el monitoreo y gestión de recursos naturales, especialmente en zonas con actividades productivas o impactos ambientales potenciales, como el Lago Güija. Este lago, ubicado en la frontera entre Guatemala y El Salvador, desemboca en el río Lempa, fuente principal para el abastecimiento de agua potable y la agricultura en la región [3]. Para este propósito, se utilizaron imágenes de los satélites Landsat y MODIS, seleccionados por sus capacidades complementarias de observación en diferentes resoluciones espaciales y temporales [4]. Se aplicaron dos enfoques de fusión: el método espacial Pansharpening, que combina datos pancromáticos de alta resolución con imágenes multiespectrales para optimizar el detalle espacial, y el modelo espacio-temporal STARFM (Spatio-Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model), que integra información de Landsat y MODIS para obtener series de datos con mejor resolución tanto espacial como temporal [5] [6] [7]. Los resultados evidencian que ambas técnicas son viables para la generación de información útil en estudios de carácter local, siendo la metodología basada en Pansharpening con entrada MODIS la más adecuada por su balance entre calidad y viabilidad de implementación. El Lago Güija se presenta como un caso de estudio que ilustra el potencial de estas metodologías para el monitoreo continuo y preciso de ecosistemas acuáticos, contribuyendo así a la disponibilidad de datos confiables para la toma de decisiones