Abstract:
La investigación, se realizó con el objetivo de analizar el comportamiento multitemporal del espejo de agua de la laguna Chacas empleando imágenes satelitales Landsat en el periodo 1984 – 2022. Como metodología, se usó el modelo Random Forest, para la realizar la clasificación e identificación de cuerpos de agua. Luego la evaluación de tendencias del comportamiento de la laguna Chacas con el test de Mann-Kendal y pruebas de correlación entre precipitación, temperatura y las variaciones superficiales del espejo de agua de la laguna Chacas. Los resultados mostraron que, el modelo Random Forest identifica los cuerpos de agua de manera eficiente. Según el coeficiente Kappa =1 mostro una concordancia “casi perfecta”. El test de Mann-Kendall mostro un Z = -0.338, representa una disminución de tasa anual de -0.013 km2/año de la laguna Chacas. El test de Spearman entre el área de espejo de agua y la precipitación mostró una “correlación baja” de (r = 0.38). Sin embargo, las temperaturas mostraron una “poca correlación” inversa negativa con respecto al comportamiento del área del espejo de agua. En conclusión, el modelo Random Forest acompañado de los índices normalizados como NDWI y NDVI empleada en Google Earth Engine, clasificaron las coberturas de Agua Suelo y vegetación de manera eficiente, dando así resultados coherentes a la realidad. La disminución de cuerpos de agua, tienen un efecto directo con la precipitación, generando así la disminución y las variaciones superficiales del área de espejo de agua. Sin embargo, las temperaturas se comportan como moduladores de la disminución del área de espejo de agua de la laguna Chacas.
