Monitoreo de la superficie cubierta por nieve en la cuenca del Río Chubut mediante el NDSI de MODIS y datos in situ disponibles durante el invierno de 2024

Abstract

El monitoreo de la superficie cubierta por nieve es esencial para los estudios hidrológicos y climáticos en la Patagonia, donde el deshielo estacional contribuye significativamente al caudal fluvial. Este estudio evalúa la precisión del índice de nieve de diferencia normalizada (NDSI) del sensor MODIS satélite Terra, de 500m de resolución espacial, para estimar la extensión de la cobertura nívea en la cuenca del Río Chubut durante los meses de invierno de 2024 (junio, julio y agosto). Se compararon los datos diarios del producto NDSI de MODIS (producto MOD10A1), el NDSI realizado con la reflectancia diaria (producto MOD09GA), con datos in situ de estaciones meteorológicas del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) distribuidas por la cuenca y adyacentes a esta y datos de almacenaje de agua. El análisis estadístico reveló una correlación moderada entre la cobertura de nieve obtenida por satélite y las observaciones terrestres. Este trabajo contribuye a mejorar las técnicas de monitoreo de nieve en regiones del sur de Argentina con escasez de datos.

Monitoring snow cover is essential for hydrological and climatic studies in Patagonia, where seasonal snowmelt significantly contributes to river flow. This study evaluates the accuracy of the Normalized Difference Snow Index (NDSI) from the MODIS Terra satellite sensor, with a 500m spatial resolution, for estimating snow cover extent in the Chubut River basin during the winter months of 2024 (June, July, and August). Daily MODIS NDSI data (MOD10A1 product), the NDSI derived from daily reflectance (MOD09GA product), and in-situ data from National Meteorological Service (SMN) weather stations distributed throughout and adjacent to the basin, as well as water storage data, were compared. Statistical analysis revealed a moderate correlation between satellite-derived snow cover and ground-based observations. This work contributes to improving snow monitoring techniques in data-scarce regions of southern Argentina.