Dinâmica espaço-temporal da turbidez no reservatório de Itaipu, na região sul do Brasil, utilizando dados de sensoriamento remoto

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Facco, Douglas Stefanello
• Orientador(a): Guasselli, Laurindo Antônio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Sensores orbitais; Padrões espectrais; Turbidez; Qualidade da água
• Palavras-chave em Inglês: Orbital sensors; Spectral patterns; Reservoir monitoring
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/264363

A turbidez da água é um parâmetro crucial na determinação da qualidade da água. A erosão e o assoreamento estão diretamente ligados à turbidez, influenciando a qualida de das águas e o armazenamento de reservatórios. Mapear padrões de turbidez é importante para a gestão e monitoramento de reservatórios. O monitoramento da turbidez em reservatórios, depende de métodos tradicionais com coletas pontuais, analisadas em labor atório que consomem tempo, dinheiro e mão - de-obra exaustiva. Diante disso, o sensoriamento remoto surge como alternativa para complementar programas de monitoramento, preenchendo lacunas temporais e espaciais. Esta Tese aborda métodos para analisar e quantificar padrões de turbidez da água utilizando dados de sensoriamento remoto e técnicas de processamento digital de imagens. Investigou- se a relação entre turbidez, precipitação e reflectância espectral. Os resultados mostraram alta correlação entre o índic e de turbidez NDTI e a turbidez ( R² = 0,91). A precipitação teve influência determinante, sendo o rio Paraná, nos períodos de maior precipitação, o principal agente no transporte de sedimentos. Os compartimentos laterais do reservatório mostraram menor inf luência no transporte de sedimentos. Também comparou-se o desempenho dos algoritmos Classification and Regression Tree (CART), Naive Bayes (NB) e Random Forest (RF), a partir de classificação supervisionada de imagens, e abordagens em Pixel -Based Image analysis (PBIA) e Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), para classificar a turbidez. O classificador RF obteve a maior precisão em ambas as abordagens, seguido por CART e NB. Os índices Kappa e Aná lise Global das classificações GEOBIA foram superiores às classificações PBIA em ambos os algoritmos. Também avali ou-se o potencial de estimativa da Área de Água Superficial e Nível de Água do Reservatório. Testamos séries temporais de imagens ó pticas Landsat 8 e Sentinel-2, radar Sentinel- 1, e validação c om altimetria Jason-3. A metodologia foi desenvolvida na rotina operacional do Google Earth Engine, que agilizou o mapeamento. Os melhores resultados foram entre Sentinel-2 e NDWI com R² = 0,88 e RMSE de 11,59 km². No geral, nossos resultados demonstram o potencial do sensoriamento remoto para identificar e analisar padrões de turbidez no reservatório de Itaipu. O que pode ser extraído deste estudo é que a turbidez da água do reservatório é espectralmente ativa. Em segundo lugar, há uma forte conexão entre materiais supensos, turbidez e precipitação. Os dados multiespectrais de média resolução foram ideais na detecção e análise de turbidez. Nosso estudo mostra que mesmo sem dados in situ, é possível analisar, e quantificar padrões de turbidez do reservatório de Itaipu a partir de sensores acoplados em satélites espaciais.