Abordagem híbrida aplicada ao monitoramento sistemático do estado trófico da água por sensoriamento remoto em reservatórios: reservatório da UHE Ibitinga/SP - Carolline Tressmann Cairo (2020)
O uso do sensoriamento remoto (SR) para o monitoramento do estado trófico de águas interiores depende da calibração de algoritmos bio-ópticos de clorofila-a (chl-a). Um dos principais fatores limitantes da calibração desses algoritmos é que eles não conseguem lidar com precisão com as amplas faixas de concentração de chl-a em águas opticamente complexas sujeitas a diferentes estados tróficos. Assim, este estudo propôs uma abordagem híbrida, que é uma estrutura combinada de algoritmos calibrados com dados in situ para faixas específicas de concentração da chl-a, para monitorar sistematicamente o estado trófico da água em reservatórios por SR. A área de estudo é o reservatório de Ibitinga, localizado no médio Tietê (região central do estado de São Paulo), sendo caracterizado por uma elevada variabilidade espaço-temporal da concentração da chl-a (31000 mg/m3). As seguintes etapas foram realizadas para atingir o objetivo do presente estudo: 1) classes ópticas de faixas específicas de concentração da chl-a foram definidas usando os métodos limnológico e óptico; 2) algoritmos bio-ópticos de chl-a foram calibrados/validados para cada classe óptica usando a simulação Monte Carlo a partir de medidas de Rrs in situ simuladas para as bandas do sensor MultiSpectral Instrument (MSI) do Sentinel-2; e 3) aplicou-se um classificador de árvore de decisão na imagem MSI/Sentinel-2 para detectar as classes ópticas de faixas específicas de concentração da chl-a e alternar entre os algoritmos mais adequados para cada classe. Os resultados mostraram que as três classes ópticas definidas apresentaram diferentes intervalos de concentração da chl-a: a) para o método limnológico a classe óptica OligoMeso teve intervalo de variação de 0-11,03 mg/m3, a classe óptica EutroSuper intervalo de 11,0369,05 mg/m3 e a classe óptica Hiper valor de chl-a maior que 69,05 mg/m3; e b) para o método óptico a classe óptica Classe 1 teve intervalo de variação de 2,8922,83 mg/m3, a classe óptica Classe 2 intervalo de 19,5187,63 mg/m3 e a classe óptica Classe 3 intervalo de 75,89938,97 mg/m3. Os algoritmos de melhor desempenho para as classes ópticas descritas são, respectivamente: a) para Modelo Híbrido Limnológico (MHL): 3 bandas (R² = 0,92; MAPE = 25,17%), Normalized Difference Chlorophyll Index (NDCI: R² = 0,79; MAPE = 24,04%), e 2 bandas ou slope (B5/B3: R² = 0,89; MAPE = 21,78% / slope: R² = 0,88; MAPE = 26,65%); e b) para o Modelo Híbrido Óptico (MHO): 3 bandas (R² = 0,78; MAPE = 34,36%), slope (R² = 0,93; MAPE = 23,35%), e 2 bandas (B5/B3: R² = 0,82; MAPE = 21,40% / B6/B3: R² = 0,98; MAPE = 20,12%). O classificador da árvore de decisão mostrou uma acurácia de 95% na detecção das classes ópticas dos métodos limnológico e óptico. A performance geral do MHL e MHO foram satisfatórias (MHL: R2 = 0,94; MAPE = 22,55% / MHO: R2 = 0,98; MAPE = 26,33%) usando dados in situ, mas foi reduzida usando a imagem MSI/Sentinel-2 (MHL: R2 = 0,56; MAPE = 33,99% / MHO: R2 = 0,42; MAPE = 28,32%) devido possivelmente à diferença temporal entre os matchups, à variabilidade na hidrodinâmica do reservatório, à heterogeneidade da janela 3x3 pixels e à diferença de resolução espacial entre os dados de campo e da imagem MSI/Sentinel-2. Existem algumas limitações da abordagem híbrida desenvolvida neste estudo relacionadas à correção atmosférica e correção do glint, e também à sensibilidade do modelo de melhor desempenho em baixas condições tróficas da água. Mas de maneira geral, a estrutura da abordagem híbrida permitiu uma estimativa mais precisa da chl-a em águas interiores eutrofizadas. Mesmo tendo desempenhos semelhantes, o MHO mostrou ser um método mais preciso que o MHL para estimar a concentração da chl-a, e consequentemente o estado trófico, no reservatório de Ibitinga. Isso porque as classes ópticas do método óptico estariam menos sujeitas a influência da variação da intensidade da Rrs decorrentes de incertezas na coleta de campo, a validação da árvore de decisão do MHO com dados in situ e com a imagem gerou menos erros de classificação e a estrutura da condicional da árvore de decisão do MHO não usou a Banda 6 (B6) do MSI/Sentinel-2, que geralmente não tem uma boa correção atmosférica pelo 6S (superestimada) em águas interiores, podendo isso levar a erros na classificação do pixel e, consequentemente, na estimativa da chl-a. Por fim, o resultado das séries temporais mostraram que a eutrofização no reservatório de Ibitinga foi intensificada a partir do ano de 2018, aplicando ambos modelos híbridos nas imagens MSI/Sentinel-2. Para o MHL, o estado trófico predominante no reservatório nos meses de 2018/2019 foi o hipereutrófico, enquanto para o MHO foi o supereutrófico.