Modelagem empírica de Clorofila-a e Oxigênio Dissolvido combinando sensoriamento remoto orbital e dados in situ na lagoa Mirim, RS, Brasil

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Caballero, Cassia Brocca
• Orientador(a): Guedes, Hugo Alexandre Soares
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos
• Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Recursos hídricos; Águas interiores; Modelo linear de mistura espectral; Monitoramento da qualidade de água; Técnica simplex; Inland waters; Linear spectral mixing model; Monitoring of water quality; Simplex technique
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL::ENGENHARIA HIDRAULICA
• Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/5773

O monitoramento da qualidade da água é uma atividade essencial para o controle ambiental dos recursos hídricos. Umas das principais ameaças às águas interiores é a eutrofização, que ocorre devido à poluição pelo excesso de nutrientes, causando o afloramento de algas no corpo hídrico. Outro parâmetro de extrema importância para a manutenção da qualidade das águas é o oxigênio dissolvido. Neste contexto, o sensoriamento remoto tem se tornado uma alternativa para auxiliar estudos dessas águas, devido à ampla faixa de imageamento e alta frequência de aquisição de dados, fornecendo subsídios para um monitoramento contínuo. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi modelar empiricamente a clorofila-a (Chl-a) e o oxigênio dissolvido (OD) combinando a reflectância de bandas de imagens do sensor MSI/Sentinel-2 com dados in situ na lagoa Mirim, RS, Brasil. Os dados de campo foram coletados em 15 pontos, concomitante com a passagem do satélite Sentinel-2. Os dados de reflectância das bandas do sensor MSI foram correlacionados com os dados de campo a fim de verificar as correlações significativas. Além disso, foi aplicado o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) a fim de gerar imagens em termos de abundância fracional de parâmetros presentes na água na data da imagem. Dessa forma, foi necessário localizar endmembers nas imagens através da técnica simplex, sendo esses selecionados de acordo com seu comportamento espectral e localização na imagem: água clara, areia e sólidos em suspensão. Apesar do resultado do MLME ser satisfatório, as imagens-fração geradas não se correlacionaram com os dados de campo de Chl-a, sendo essas descartadas na análise de regressão para geração do modelo. A reflectância da banda B2 e a relação entre as bandas B3/B2, B8/B4, B4/B8 e B3/B8 apresentaram correlações significativas com os dados de campo, sendo essas utilizadas para a geração do modelo empírico, obtendo-se um coeficiente de correlação (R) igual a 0,80. A geração deste modelo empírico permitiu a espacialização desse parâmetro para a área estudada, verificando que existe uma maior concentração em regiões mais rasas da lagoa. Já em regiões em que há uma maior concentração de sólidos suspensos (extremo norte da Lagoa, onde ocorre a ligação com o Canal São Gonçalo), as concentrações de Chl-a foram baixas. Além disso, os parâmetros de Chl-a e OD apresentaram uma correlação extremamente forte (R=0,99), o que propiciou a geração de um segundo modelo empírico utilizando as bandas B2, B3/B2 e B4/B8, desta vez para a estimativa da concentração do OD que, mesmo não sendo um Componente Opticamente Ativo, foi possível ser mapeado, demonstrando o potencial do uso de ferramentas de sensoriamento remoto para os estudos de qualidade de água.