Abstract:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This thesis examines the environmental impacts of inter-basin water transfers (IBWTs) and the role of remote sensing, articulating a global evidence framework together with a case study in Ecuador’s tropical dry forest (TDF). The hypothesis is that the artificial availability of water reconfigures the landscape, intensifying pressures on forests and on water quality. A bibliometric analysis (Scopus and Web of Science, 1971-2024) was integrated with a systematic review. Subsequently, land-use/land-cover (LULC) changes associated with the Chongón-El Azúcar system (2019-2025) were evaluated: mosaics from Sentinel-2 SR images were generated in Google Earth Engine, spectral indices (NDVI, SAVI, MNDWI, NDCI, NDBI) were computed, and a Random Forest model was trained. The results evidenced the growth and evolution of publications from purely technical topics toward the consideration of comprehensive impacts and tools such as remote sensing, spectral indices, and machine learning. The case study revealed a net loss of 1,223.77 ha of TDF, with hotspots near the Chongón-Sube y Baja canal and the El Azúcar reservoir, a transition from clear to turbid water, and signs of eutrophication associated with agricultural activities. It is concluded that IBWTs intensify anthropogenic pressures and that remote sensing enables annual monitoring useful for adaptive management aligned with Sustainable Development Goals (SDGs) 6, 11, and 15.
Keywords: Interbasin water transfer (IBWT); remote sensing (RS); Random Forest (RF); Land Use and Land Cover (LULC); tropical dry forest (TDF).
Description:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Esta tesis examina los impactos ambientales de los trasvases intercuenca (TI) y el rol de la teledetección, articulando un marco global de evidencia con un estudio de caso en bosque seco tropical (BST) de Ecuador. Se plantea como hipótesis que la disponibilidad artificial de agua reconfigura el paisaje, intensificando presiones sobre bosques y la calidad del agua. Se integró un análisis bibliométrico (Scopus y Web of Science, 1971-2024) junto con una revisión sistemática. Posteriormente, se evaluaron cambios de uso y cobertura asociados al sistema Chongón-El Azúcar (2019-2025): se generaron mosaicos con imágenes Sentinel-2 SR en Google Earth Engine (GEE), se calcularon índices espectrales (NDVI, SAVI, MNDWI, NDCI, NDBI) y se entrenó un modelo Random Forest (RF). Los resultados evidenciaron crecimiento y evolución de publicaciones desde temas netamente técnicos hasta la consideración de impactos ambientales integrales y herramientas como teledetección, índices espectrales y machine learning. El caso de estudio reveló una pérdida neta de 1,223.77 ha de BST, con focos próximos al canal Chongón-Sube y Baja y al embalse El Azúcar, transición de agua clara a turbia y señales de eutrofización asociadas a actividades agropecuarias. Se concluye que los TI intensifican presiones antrópicas y que la teledetección habilita monitoreo anual útil para la gestión adaptativa alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 6, 11 y 15.
