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Recuperação e mapeamento da concentração de clorofila-a a partir de imagens do Sentinel-2 em um rio urbano na região semiárida do Brasil

Resumo

A região da foz do rio Poti experimentou nos últimos anos impactos ambientais que resultaram na mudança da sua paisagem na estação seca, destacando-se a eutrofização e a proliferação de fitoplâncton, algas, cianobactérias e plantas aquáticas. Considerando os aspectos relacionados ao monitoramento da qualidade da água na região semiárida do Brasil a partir do sensoriamento remoto, este estudo teve como objetivo avaliar o desempenho dos dados do satélite Sentinel-2A, na recuperação da concentração de clorofila-a no rio Poti em Teresina, Piauí, Brasil. A metodologia de recuperação e mapeamento da concentração de clorofila-a envolveu o estudo da reflectância da superfície da água nas imagens Sentinel-2A e a respectiva correlação com dados in situ de clorofila-a, coletados em pontos de monitoramento, durante os anos de 2016 e 2017. Os resultados gerados pelas equações Chl-1, Ha et al. (2017)HA, N. T. T.; THAO, N. T. P.; KOIKE, K.; NHUAN, M. T. Selecting the best band ratio to estimate chlorophyll-a concentration in a tropical freshwater lake using Sentinel 2A images from a case study of lake Ba Be (Northern Vietnam). International Journal of Geo-Information, v. 6, p. 290, 2017. https://doi.org/10.3390/ijgi6090290
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, Chl-2, Page et al. (2018)PAGE, B. P.; KUMAR, A.; MISHRA, D. R. A novel cross-satellite based assessment of the spatio-temporal development of a cyanobacterial harmful algal bloom. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 66, p. 69-81, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.11.003
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, e Chl-3, Kuhn et al. (2019)KUHN, C.; VALERIO, A. M.; WARD, N.; LOKEN, L.; SAWAKUCHI, H. O.; KAMPEL, M.; RICHEY, J.; STADLER, P.; CRAWFORD, J.; STRIEGL, R.; VERMOTE, E.; PAHLEVAN, N.; BUTMAN, D. Performance of Landsat-8 and Sentinel-2 surface reflectance products for river remote sensing retrievals of chlorophyll-a and turbidity. Remote Sensing of Environment, v. 224, p. 104-118, 2019. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.01.023
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, mostram a necessidade de uma calibração dos modelos utilizados aos componentes das águas do rio Poti. No entanto, o algoritmo empírico Chl-2 mostra que uma correlação foi estabelecida para identificar a variação espaço-temporal das concentrações de clorofila-a ao longo do rio Poti de maneira ampla e não mais pontual. A distribuição espacial desse pigmento nos mapas oriundos do Sentinel-2A é consistente com o padrão de ocorrência determinado pelos dados in situ. Portanto, o sensor MSI provou ser uma ferramenta adequada para a recuperação e monitoramento da concentração de clorofila-a ao longo do rio Poti.

Palavras-chave:
qualidade da água; rio Poti; sensoriamento remoto

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