El doctor Oscar Dolling, director del programa Gestión Integral de Cuencas Hidrográficas de la UNSJ, explicó a Suplemento Verde de DIARIO DE CUYO los pormenores de sus investigaciones.

"Hacemos una evaluación semanal de las imágenes satelitales. Todas las semanas el satélite pasa cada dos o tres días obteniendo de 4 a 5 imágenes semanales. Cuando está nevando el satélite no puede ver la cordillera y esa imagen no se puede usar", indicó.

"Pero hemos desarrollado una algoritmo que nos permite, en el caso de que haya una nube, medirla y completar científicamente con nieve la superficie cubierta por la nube. Es decir, que nos permite mejorar, con ciertas limitaciones, el modelo. El error por días nublados puede ser del 4 al 5% en un día. Al acumular los días en 41 semanas de enero a septiembre sin nubes a lo largo del año, el error disminuye. La nube viene con la tormente y cuando se va, podemos ver lo que nos interesa a nosotros", explicó Dolling.

"Trabajamos con un satélite de la Nasa llamado Terra y tiene un sensor Modis, con un radiómetro que mide el espectro con diferentes grados de frecuencia y la reflexión que hace el sol sobre la superficie de nieve", explicó el investigador agregando: "Cuando llegan los rayos solares, una parte queda atrapada y otra parte se refleja y es lo medido satelitalmente. El sensor mide lo que se refleja con un patrón medido en diferentes longitudes de onda de reflectancia según el tipo de nieve distinguida por el sensor si es nieve vieja, nueva o compacto. La vegetación y el suelo tienen otros patrones, por ejemplo".

"La Nasa nos ofrece entonces una base de datos donde el pixel de 500x500 nos indica si tiene nieve, si es una nube, suelo, agua, vegetación o hielo".

>> Inteligencia artificial

"Nosotros hacemos una correlación no lineal a través de una red neuronal artificial que nos permite pronosticar el escurrimiento total anual del río San Juan y otras cuencas y generar los pronósticos", inidcó Dolling.

"Con esta red neuronal trabajo desde el año 1997 y desarrollé un sistema en base a un curso de inteligencia artificial para electrónicos que tomé en Chile en 1998. A partir de ahí desarrollé esta técnica para pronósticos, aplicándolo por primera vez en la cuenca chilena del Maule y luego de terminar mi doctorado lo desarrollé acá", relató el investigador agregando finalmente: "Este satélite comenzó a trabajar en el año 2000 y con los datos comenzó a entrenarse el sistema de algoritmos".