{"id":4493,"date":"2025-05-05T04:45:48","date_gmt":"2025-05-05T04:45:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/?page_id=4493"},"modified":"2026-11-02T17:50:15","modified_gmt":"2026-11-02T23:50:15","slug":"informacion-de-analisis-de-cobertura-de-agua","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/informacion-de-analisis-de-cobertura-de-agua\/","title":{"rendered":"Informaci\u00f3n de An\u00e1lisis de Cobertura de Agua"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"4493\" class=\"elementor elementor-4493\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-83986de elementor-section-height-min-height elementor-section-content-middle elementor-section-stretched elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-items-middle wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"83986de\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;stretch_section&quot;:&quot;section-stretched&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-background-overlay\"><\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-950cc6c\" data-id=\"950cc6c\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17fa624 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"17fa624\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">AN\u00c1LISIS DE COBERTURA DE AGUA<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-320a992 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"320a992\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-90b4d4c\" data-id=\"90b4d4c\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad74041 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ad74041\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Im\u00e1genes multiespecetrales satelitales<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-715a3fd elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"715a3fd\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4332086\" data-id=\"4332086\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de78f8b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"de78f8b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div>Sentinel-2 es una misi\u00f3n del programa Copernicus (ESA) que consiste en dos sat\u00e9lites \u00f3pticos de alta resoluci\u00f3n dise\u00f1ados para cubrir amplias zonas terrestres (faja de 290 km) con revisitas frecuentes (cada ~5 d\u00edas en el ecuador). Cada sat\u00e9lite equipa el instrumento MSI, que registra 13 bandas espectrales diferentes, cuatro bandas (visible y NIR) a 10 m, seis bandas (incluyendo SWIR) a 20 m y tres bandas a 60 m de resoluci\u00f3n. Esta configuraci\u00f3n multiespectral permite distinguir f\u00e1cilmente cuerpos de agua (por su fuerte absorci\u00f3n en el infrarrojo) de suelos o vegetaci\u00f3n circundante.<\/div><div>\u00a0<\/div><div>Por ejemplo, la imagen de color natural mostrada (Embalse Manicouagan, Canad\u00e1) revela claramente el lago oscuro rodeado de vegetaci\u00f3n y terreno (verde). Gracias a su detalle espacial y alta frecuencia de adquisici\u00f3n, Sentinel-2 puede monitorear cambios en lagos, r\u00edos y embalses de tama\u00f1o peque\u00f1o o moderado, que ser\u00edan dif\u00edciles de detectar con sensores de menor resoluci\u00f3n.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-eee6fec\" data-id=\"eee6fec\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ec4003 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0ec4003\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/upload.wikimedia.org\/wikipedia\/commons\/9\/90\/Manicouagan_Reservoir_by_Sentinel-2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9e9cccb elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"9e9cccb\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7f40c74\" data-id=\"7f40c74\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86e656a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"86e656a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00cdndice Normalizado de Agua (NDWI): definici\u00f3n y fundamento<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-60f4031 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"60f4031\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c275e54\" data-id=\"c275e54\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a087f5f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a087f5f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"\" data-start=\"1351\" data-end=\"3112\">El\u00a0<em data-start=\"1354\" data-end=\"1396\">\u00cdndice de Diferencia Normalizada de Agua<\/em>\u00a0(NDWI) es un \u00edndice espectral calculado a partir de las bandas multiespectrales de los sat\u00e9lites (com\u00fanmente la banda verde y el infrarrojo cercano). Matem\u00e1ticamente se define como\u00a0<strong data-start=\"1578\" data-end=\"1618\">NDWI = (Verde \u2013 NIR) \/ (Verde + NIR)<\/strong>. El NDWI destaca los cuerpos de agua porque \u00e9stos reflejan mucha luz en la banda verde y absorben fuertemente en el infrarrojo cercano. En la pr\u00e1ctica, los pixeles con valores altos de NDWI (por ejemplo, mayores que 0) suelen corresponder a agua libre, mientras que vegetaci\u00f3n o suelo muestran valores bajos o negativos. Este \u00edndice fue propuesto originalmente por McFeeters (1996) para delimitar humedales y aguas abiertas en im\u00e1genes de sat\u00e9lite, y desde entonces ha sido ampliamente utilizado en teledetecci\u00f3n por su sencillez y eficacia. Sin embargo, el NDWI tradicional puede confundirse con \u00e1reas urbanas (asfalto, edificios) que tambi\u00e9n absorben en NIR. Para superar esto, Xu (2006) introdujo una versi\u00f3n modificada (MNDWI) que reemplaza el NIR por una banda SWIR, mejorando la detecci\u00f3n de agua en entornos construidos. En resumen, el NDWI combina las bandas verde (Sentinel-2 B03) e infrarrojo cercano (B08) para resaltar el agua; por ejemplo, las bandas B3 y B8 de Sentinel-2 se emplean para calcular NDWI, produciendo valores caracter\u00edsticos para agua libre.<\/p><ul data-start=\"3114\" data-end=\"3474\"><li class=\"\" data-start=\"3114\" data-end=\"3474\"><p class=\"\" data-start=\"3116\" data-end=\"3474\"><em data-start=\"3116\" data-end=\"3133\">Ejemplo de uso:<\/em>\u00a0Valores de NDWI mayores a 0 suelen indicar agua, mientras que valores cercanos a 0 o negativos corresponden a tierra. En algunos estudios se aplican umbrales adaptativos (p.ej. m\u00e9todo de Otsu) para segmentar im\u00e1genes NDWI y obtener la extensi\u00f3n de agua presente.<\/p><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-bf884a6 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"bf884a6\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-37648a8\" data-id=\"37648a8\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d87eb4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d87eb4b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aplicaciones con Sentinel-2 y NDWI<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ffb75a8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"ffb75a8\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8296479\" data-id=\"8296479\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c71742d elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c71742d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"\" data-start=\"3516\" data-end=\"4555\">El NDWI ha sido validado en numerosos estudios de monitoreo h\u00eddrico a escala regional y global. Por ejemplo, Avezov et al. (2024) usaron im\u00e1genes Sentinel-2 procesadas en Google Earth Engine para cuantificar cambios estacionales en la superficie de un embalse. Encontraron variaciones significativas: el \u00e1rea de agua en verano 2017 fue ~14,98 km\u00b2, disminuyendo a 14,35 km\u00b2 en verano 2023; en invierno baj\u00f3 de 14,68 km\u00b2 (2017) a 12,54 km\u00b2 (2023). Esto demuestra que el uso de NDWI con Sentinel-2 y GEE permite generar series de tiempo precisas de \u00e1rea inundada. Estudios similares en otros escenarios (lagos de regad\u00edo, inundaciones temporales) han corroborado que NDWI es un indicador sensible a cambios en el volumen superficial. En escalas globales, por ejemplo, Pekel et al. (2016) emplearon datos Landsat (an\u00e1logo a Sentinel) para mapear aguas interiores en todo el mundo y documentaron p\u00e9rdidas y ganancias netas de superficie acu\u00e1tica entre 1984 y 2015.<\/p><p class=\"\" data-start=\"3516\" data-end=\"4555\">Otra imagen de Sentinel-2 (embalse Lake Powell, EE.UU.) ilustra c\u00f3mo el agua (tonos oscuros) destaca sobre el terreno rojizo en color natural. A partir de im\u00e1genes como esta, \u00edndices NDWI pueden extraer contornos de la l\u00e1mina de agua con alta precisi\u00f3n. En modelos de calidad del agua, por ejemplo, bandas verde (B3) y NIR (B8) se combinan para NDWI, ayudando a estimar par\u00e1metros como algas o sedimentos en un embalse.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f6334d3\" data-id=\"f6334d3\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32f9f07 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"32f9f07\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"962\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Lake_Powell_by_Sentinel-2-962x1024.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-4549\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Lake_Powell_by_Sentinel-2-962x1024.webp 962w, https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Lake_Powell_by_Sentinel-2-282x300.webp 282w, https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Lake_Powell_by_Sentinel-2-768x817.webp 768w, https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Lake_Powell_by_Sentinel-2-1444x1536.webp 1444w, https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Lake_Powell_by_Sentinel-2-1925x2048.webp 1925w, https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Lake_Powell_by_Sentinel-2-11x12.webp 11w\" sizes=\"(max-width: 962px) 100vw, 962px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f553380 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"f553380\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ca21695\" data-id=\"ca21695\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99a7dd6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"99a7dd6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Otros trabajos han aplicado NDWI para seguimiento de inundaciones urbanas, variaciones de lagos y estudios hidr\u00e1ulicos regionales. Incluso se ha usado NDWI en conjuntos de datos de Machine Learning para identificar cuerpos de agua en entornos complejos. En general, los estudios confirman que NDWI sobre im\u00e1genes Sentinel-2 (10\u201320 m) supera con creces a sensores de baja resoluci\u00f3n en la identificaci\u00f3n de cuerpos de agua peque\u00f1os y estrechos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b1a2b8f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"b1a2b8f\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-be16e38\" data-id=\"be16e38\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9078fd9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9078fd9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Google Earth Engine: series temporales y cuantificaci\u00f3n de cambio\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-520d53b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"520d53b\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8c73f83\" data-id=\"8c73f83\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0629272 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0629272\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"\" data-start=\"5769\" data-end=\"6743\">Las plataformas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine (GEE) han facilitado enormemente el monitoreo hidrol\u00f3gico con \u00edndices de vegetaci\u00f3n y agua. GEE permite calcular el NDWI en tiempo casi real sobre colecciones hist\u00f3ricas de Sentinel-2, segmentar pixeles con NDWI &gt; umbral y generar f\u00e1cilmente gr\u00e1ficas de evoluci\u00f3n del \u00e1rea de agua. Varios estudios recientes destacan esta ventaja: Avezov et al. remarcan la\u00a0<em data-start=\"6195\" data-end=\"6253\">\u201ceficiencia de utilizar GEE y t\u00e9cnicas de teledetecci\u00f3n\u201d<\/em>\u00a0para mapear aguas superficiales de forma coste-efectiva. De igual modo, Titolo et al. (2021) generaron series anuales de NDWI en GEE para monitorear c\u00f3mo varios sitios arqueol\u00f3gicos en embalses iraqu\u00edes quedaban inundados a lo largo del tiempo. As\u00ed, GEE se integra como herramienta clave para visualizar series temporales basadas en NDWI y cuantificar din\u00e1micas h\u00eddricas hist\u00f3ricas a cualquier escala espacial.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c105a92 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"c105a92\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a6efd55\" data-id=\"a6efd55\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c4fcc1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3c4fcc1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"646\" src=\"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Captura_de_Pantalla_Timeseries_Water_Mask-1024x646.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-4553\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Captura_de_Pantalla_Timeseries_Water_Mask-1024x646.webp 1024w, https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Captura_de_Pantalla_Timeseries_Water_Mask-300x189.webp 300w, https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Captura_de_Pantalla_Timeseries_Water_Mask-768x484.webp 768w, 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C. (1996). <strong data-start=\"191\" data-end=\"292\">NDWI\u2014A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space<\/strong>. <em data-start=\"294\" data-end=\"329\">Remote Sensing of Environment, 58<\/em>(3), 257\u2013266. <a target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"343\" data-end=\"388\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/S0034-4257(96)00067-3<\/a><\/p><\/li><li class=\"\" data-start=\"390\" data-end=\"623\"><p class=\"\" data-start=\"393\" data-end=\"623\">McFeeters, S. K. (1996). <strong data-start=\"418\" data-end=\"519\">The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features<\/strong>. <em data-start=\"521\" data-end=\"566\">International Journal of Remote Sensing, 17<\/em>(7), 1425\u20131432. <a target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"582\" data-end=\"623\">https:\/\/doi.org\/10.1080\/01431169608948714<\/a><\/p><\/li><li class=\"\" data-start=\"625\" data-end=\"839\"><p class=\"\" data-start=\"628\" data-end=\"839\">Rokni, K., Ahmad, A., Selamat, A., &amp; Hazini, S. (2014). <strong data-start=\"684\" data-end=\"769\">Water feature extraction and change detection using multitemporal Landsat imagery<\/strong>. <em data-start=\"771\" data-end=\"790\">Remote Sensing, 6<\/em>(5), 4173\u20134189. <a target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"806\" data-end=\"839\">https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs6054173<\/a><\/p><\/li><li class=\"\" data-start=\"841\" data-end=\"1133\"><p class=\"\" data-start=\"844\" data-end=\"1133\">Du, Y., Zhang, Y., Ling, F., Wang, Q., Li, W., &amp; Li, X. (2016). <strong data-start=\"908\" data-end=\"1069\">Water Bodies\u2019 Mapping from Sentinel-2 Imagery with Modified Normalized Difference Water Index at 10-m Spatial Resolution Produced by Sharpening the SWIR Band<\/strong>. <em data-start=\"1071\" data-end=\"1090\">Remote Sensing, 8<\/em>(4), 354. <a target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"1100\" data-end=\"1133\">https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs8040354<\/a><\/p><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<footer class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-99b8460 elementor-section-full_width elementor-section-height-default elementor-section-height-default wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no\" data-id=\"99b8460\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;gradient&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ae54bf6\" data-id=\"ae54bf6\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09a7d36 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"09a7d36\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/footer>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AN\u00c1LISIS DE COBERTURA DE AGUA Im\u00e1genes multiespecetrales satelitales Sentinel-2 es una misi\u00f3n del programa Copernicus (ESA) que consiste en dos sat\u00e9lites \u00f3pticos de alta resoluci\u00f3n dise\u00f1ados para cubrir amplias zonas terrestres (faja de 290 km) con revisitas frecuentes (cada ~5 d\u00edas en el ecuador). Cada sat\u00e9lite equipa el instrumento MSI, que registra 13 bandas espectrales diferentes, cuatro bandas (visible y NIR) a 10 m, seis bandas (incluyendo SWIR) a 20 m y tres bandas a 60 m de resoluci\u00f3n. Esta configuraci\u00f3n multiespectral permite distinguir f\u00e1cilmente cuerpos de agua (por su fuerte absorci\u00f3n en el infrarrojo) de suelos o vegetaci\u00f3n circundante.\u00a0Por ejemplo, la imagen de color natural mostrada (Embalse Manicouagan, Canad\u00e1) revela claramente el lago oscuro rodeado de vegetaci\u00f3n y terreno (verde). Gracias a su detalle espacial y alta frecuencia de adquisici\u00f3n, Sentinel-2 puede monitorear cambios en lagos, r\u00edos y embalses de tama\u00f1o peque\u00f1o o moderado, que ser\u00edan dif\u00edciles de detectar con sensores de menor resoluci\u00f3n. \u00cdndice Normalizado de Agua (NDWI): definici\u00f3n y fundamento El\u00a0\u00cdndice de Diferencia Normalizada de Agua\u00a0(NDWI) es un \u00edndice espectral calculado a partir de las bandas multiespectrales de los sat\u00e9lites (com\u00fanmente la banda verde y el infrarrojo cercano). Matem\u00e1ticamente se define como\u00a0NDWI = (Verde \u2013 NIR) \/ (Verde + NIR). El NDWI destaca los cuerpos de agua porque \u00e9stos reflejan mucha luz en la banda verde y absorben fuertemente en el infrarrojo cercano. En la pr\u00e1ctica, los pixeles con valores altos de NDWI (por ejemplo, mayores que 0) suelen corresponder a agua libre, mientras que vegetaci\u00f3n o suelo muestran valores bajos o negativos. Este \u00edndice fue propuesto originalmente por McFeeters (1996) para delimitar humedales y aguas abiertas en im\u00e1genes de sat\u00e9lite, y desde entonces ha sido ampliamente utilizado en teledetecci\u00f3n por su sencillez y eficacia. Sin embargo, el NDWI tradicional puede confundirse con \u00e1reas urbanas (asfalto, edificios) que tambi\u00e9n absorben en NIR. Para superar esto, Xu (2006) introdujo una versi\u00f3n modificada (MNDWI) que reemplaza el NIR por una banda SWIR, mejorando la detecci\u00f3n de agua en entornos construidos. En resumen, el NDWI combina las bandas verde (Sentinel-2 B03) e infrarrojo cercano (B08) para resaltar el agua; por ejemplo, las bandas B3 y B8 de Sentinel-2 se emplean para calcular NDWI, produciendo valores caracter\u00edsticos para agua libre. Ejemplo de uso:\u00a0Valores de NDWI mayores a 0 suelen indicar agua, mientras que valores cercanos a 0 o negativos corresponden a tierra. En algunos estudios se aplican umbrales adaptativos (p.ej. m\u00e9todo de Otsu) para segmentar im\u00e1genes NDWI y obtener la extensi\u00f3n de agua presente. Aplicaciones con Sentinel-2 y NDWI El NDWI ha sido validado en numerosos estudios de monitoreo h\u00eddrico a escala regional y global. Por ejemplo, Avezov et al. (2024) usaron im\u00e1genes Sentinel-2 procesadas en Google Earth Engine para cuantificar cambios estacionales en la superficie de un embalse. Encontraron variaciones significativas: el \u00e1rea de agua en verano 2017 fue ~14,98 km\u00b2, disminuyendo a 14,35 km\u00b2 en verano 2023; en invierno baj\u00f3 de 14,68 km\u00b2 (2017) a 12,54 km\u00b2 (2023). Esto demuestra que el uso de NDWI con Sentinel-2 y GEE permite generar series de tiempo precisas de \u00e1rea inundada. Estudios similares en otros escenarios (lagos de regad\u00edo, inundaciones temporales) han corroborado que NDWI es un indicador sensible a cambios en el volumen superficial. En escalas globales, por ejemplo, Pekel et al. (2016) emplearon datos Landsat (an\u00e1logo a Sentinel) para mapear aguas interiores en todo el mundo y documentaron p\u00e9rdidas y ganancias netas de superficie acu\u00e1tica entre 1984 y 2015. Otra imagen de Sentinel-2 (embalse Lake Powell, EE.UU.) ilustra c\u00f3mo el agua (tonos oscuros) destaca sobre el terreno rojizo en color natural. A partir de im\u00e1genes como esta, \u00edndices NDWI pueden extraer contornos de la l\u00e1mina de agua con alta precisi\u00f3n. En modelos de calidad del agua, por ejemplo, bandas verde (B3) y NIR (B8) se combinan para NDWI, ayudando a estimar par\u00e1metros como algas o sedimentos en un embalse. Otros trabajos han aplicado NDWI para seguimiento de inundaciones urbanas, variaciones de lagos y estudios hidr\u00e1ulicos regionales. Incluso se ha usado NDWI en conjuntos de datos de Machine Learning para identificar cuerpos de agua en entornos complejos. En general, los estudios confirman que NDWI sobre im\u00e1genes Sentinel-2 (10\u201320 m) supera con creces a sensores de baja resoluci\u00f3n en la identificaci\u00f3n de cuerpos de agua peque\u00f1os y estrechos. Google Earth Engine: series temporales y cuantificaci\u00f3n de cambio Las plataformas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine (GEE) han facilitado enormemente el monitoreo hidrol\u00f3gico con \u00edndices de vegetaci\u00f3n y agua. GEE permite calcular el NDWI en tiempo casi real sobre colecciones hist\u00f3ricas de Sentinel-2, segmentar pixeles con NDWI &gt; umbral y generar f\u00e1cilmente gr\u00e1ficas de evoluci\u00f3n del \u00e1rea de agua. Varios estudios recientes destacan esta ventaja: Avezov et al. remarcan la\u00a0\u201ceficiencia de utilizar GEE y t\u00e9cnicas de teledetecci\u00f3n\u201d\u00a0para mapear aguas superficiales de forma coste-efectiva. De igual modo, Titolo et al. (2021) generaron series anuales de NDWI en GEE para monitorear c\u00f3mo varios sitios arqueol\u00f3gicos en embalses iraqu\u00edes quedaban inundados a lo largo del tiempo. As\u00ed, GEE se integra como herramienta clave para visualizar series temporales basadas en NDWI y cuantificar din\u00e1micas h\u00eddricas hist\u00f3ricas a cualquier escala espacial. Referencias: Gao, B. C. (1996). NDWI\u2014A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58(3), 257\u2013266. https:\/\/doi.org\/10.1016\/S0034-4257(96)00067-3 McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425\u20131432. https:\/\/doi.org\/10.1080\/01431169608948714 Rokni, K., Ahmad, A., Selamat, A., &amp; Hazini, S. (2014). Water feature extraction and change detection using multitemporal Landsat imagery. Remote Sensing, 6(5), 4173\u20134189. https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs6054173 Du, Y., Zhang, Y., Ling, F., Wang, Q., Li, W., &amp; Li, X. (2016). Water Bodies\u2019 Mapping from Sentinel-2 Imagery with Modified Normalized Difference Water Index at 10-m Spatial Resolution Produced by Sharpening the SWIR Band. Remote Sensing, 8(4), 354. https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs8040354<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"site-sidebar-layout":"no-sidebar","site-content-layout":"page-builder","ast-site-content-layout":"full-width-container","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"disabled","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"class_list":["post-4493","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/4493","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4493"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/4493\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5782,"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/4493\/revisions\/5782"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.hydrosafe.com.mx\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4493"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}