Integration of heterogeneous data in time series: a study of the evolution of aquatic macrophytes in eutrophic reservoirs based on multispectral images and meteorological data - Coladello, Leandro Fernandes [UNESP] (2020)
O represamento de rios para a produção de energia elétrica usualmente provoca atividades antrópicas que impactam um ecossistema aquático fortemente. Uma das consequências de se instalar pequenos reservatórios em regiões sujeitas à intensos processos de urbanização e industrialização é a abundância de macrófitas, resultante do despejo de nutrientes em grandes concentrações no ecossistema aquático. Recentemente, o grande volume de images multitemporais de sensoriamento remoto disponíveis em bancos de dados gratuitos, bem como a alta performance computacional que permite a mineração de grandes volumes de dados, fazem com que o monitoramento de fenômenos ambientais seja um objeto de estudo recorrente. O propósito desse estudo é desenvolver uma metodologia baseada na integração de dados heterogêneos, fornecidos por séries temporais de coleções de imagens multiespectrais e multitemporais Landsat e coleções de dados climáticos históricos, para investigar a evolução e comportamento espacial de macrófitas aquáticas em lagos e reservatórios eutrofizados. A extensa coleção temporal de imagens de superfície de reflectância Landsat disponível e também dados de variáveis ambientais permitiram a construção e análise de séries temporais para investigar a recorrente abundância de macrófitas no reservatório de Salto Grande, localizado na região metropolitana de Campinas, São Paulo, Brasil. Inicialmente, foi encontrado que as imagens Landsat possuem a qualidade radiométrica necessária para se realizar as análises de séries temporais, através da avaliação baseada na informação contida na banda "Pixel Quality Assessment", disponível como metadado das cenas estudadas. Aplicando-se Análise de Componentes Principais às séries temporais de NDVI e usando Kmédias para agrupar os escores do primeiro componente, setores do reservatório foram segmentados baseados na variabilidade temporal do NDVI Usando o algoritmo BFAST, foi possível analisar a persistência das macrófitas no reservatório. As mudanças mais abruptas, encontradas por pontos de quebra, destacaram a importância do monitoramento da região da usina e próxima ao rio. Esse método possibilitou o mapeamento da distribuição espacial das macrófitas, a identificação de períodos de interrupções abruptas ocorridas em vários setores, e a verificação do aumento da ocorrência de macrófitas em praticamente todo o reservatório. A influência de variáveis exógenas na infestação de macrófitas no reservatório foi investigada considerando dois cenários. Primeiramente, o efeito da ocupação antrópica em torno do reservatório foi avaliado comparando as séries temporais de NDVI e NDBI. A influência de condições climáticas foi investigada através da análise conjunta das séries temporais de NDVI e perfis de oscilações climáticas construídos pelos dados históricos NOAA de temperatura do ar, ventos meridionais e zonais, e água precipitável. Com maior variabilidade, NDVI mostrou padrões sazonais similares com o NDBI enquanto mantendo um aumento de tendência por todo o período estudado, confirmando que as macrófitas no reservatório ainda estão em processo de floração. Ainda, esse processo de floração é destacado não apenas através da tendência e sazonalidade correlacionada em localidades específicas com variáveis climáticas, mas também ao se incorporar essas três variáveis climáticas à série de NDVI através de modelos de causalidade de Granger. Quando combinado com valores defasados, as variáveis climáticas foram responsáveis em Granger-causar o NDVI, e, portanto, importante em destacar e predizer a persistência de macrófitas.