Espectrorradiometria de Campo e Dados Sentinel-2 Aplicado ao Estudo da Clorofila-A em Corpos Hídricos de Reservatórios
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Data de Publicação: | 2021 |
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Título da fonte: | Anuário do Instituto de Geociências (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/38707 |
Resumo: | O monitoramento da qualidade de água em corpos hídricos é fundamental para a conservação destes, por isso metodologias de monitoramento em larga escala são cada vez mais imprescindíveis para monitorar ações antrópicas e naturais que alteram a qualidade destes ambientes. Partindo dessa premissa, este trabalho propôs utilizar dados de radiométricos obtidos in situ e multiespectrais do sensor MSI (Multispectral Instrument) a bordo do satélite Sentinel-2 para estudar o comportamento da clorofila-a como parâmetro de qualidade de água, em reservatório no curso do rio Juliana, na Área de Preservação Ambiental (APA) do Pratigi, Bahia, Brasil. A espectrorradiometria de campo foi empregada para estudar o comportamento ultraespectral do corpo hídrico, visando identificar feições da presença do pigmento. Com auxílio de técnicas de extração de informações, foi possível identificar a presença da clorofila na região do espectro vermelho e infravermelho próximo, possibilitando a escolha de razões de bandas do MSI. Dentre as relações matemáticas de bandas do MSI escolhidas, as que apresentaram melhor ajuste às concentrações de clorofila-a foram as razões Verde-Vermelho e Infravermelho próximo-Vermelho, com r² de 0,771 e 0,895, respectivamente, mostrando que, mesmo não tendo sido desenvolvido com a finalidade de monitorar ambientes aquáticos, os resultados demonstram um potencial de uso dos dados deste sensor para monitoramento em larga escala. |
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Espectrorradiometria de Campo e Dados Sentinel-2 Aplicado ao Estudo da Clorofila-A em Corpos Hídricos de ReservatóriosDerivada Espectral; Mata Atlântica; Águas ContinentaisO monitoramento da qualidade de água em corpos hídricos é fundamental para a conservação destes, por isso metodologias de monitoramento em larga escala são cada vez mais imprescindíveis para monitorar ações antrópicas e naturais que alteram a qualidade destes ambientes. Partindo dessa premissa, este trabalho propôs utilizar dados de radiométricos obtidos in situ e multiespectrais do sensor MSI (Multispectral Instrument) a bordo do satélite Sentinel-2 para estudar o comportamento da clorofila-a como parâmetro de qualidade de água, em reservatório no curso do rio Juliana, na Área de Preservação Ambiental (APA) do Pratigi, Bahia, Brasil. A espectrorradiometria de campo foi empregada para estudar o comportamento ultraespectral do corpo hídrico, visando identificar feições da presença do pigmento. Com auxílio de técnicas de extração de informações, foi possível identificar a presença da clorofila na região do espectro vermelho e infravermelho próximo, possibilitando a escolha de razões de bandas do MSI. Dentre as relações matemáticas de bandas do MSI escolhidas, as que apresentaram melhor ajuste às concentrações de clorofila-a foram as razões Verde-Vermelho e Infravermelho próximo-Vermelho, com r² de 0,771 e 0,895, respectivamente, mostrando que, mesmo não tendo sido desenvolvido com a finalidade de monitorar ambientes aquáticos, os resultados demonstram um potencial de uso dos dados deste sensor para monitoramento em larga escala.Universidade Federal do Rio de JaneiroCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Organização de Conservação da Terra (OCT)Santos, Erli Pinto dosJesus, Taíse Bomfim deCarneiro, Ayala de Souza ReisSantos, Rosangela LealFranca-Rocha, Washington de Jesus Sant'Anna daCosta, Taiara Souza2021-06-16info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/3870710.11137/1982-3908_2021_44_38707Anuário do Instituto de Geociências; Vol 44 (2021)Anuário do Instituto de Geociências; Vol 44 (2021)1982-39080101-9759reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJporhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/38707/pdf/*ref*/Alcântara, E., Watanabe, F., Rodrigues, T. & Bernardo, N. 2016, ‘An investigation into the phytoplankton package effect on the chlorophyll- a specific absorption coefficient in Barra Bonita reservoir, Brazil’, Remote Sens. Lett., vol. 7, pp. 761–770. https://doi.org/10.1080/2150704X.2016.1185189 Ansper, A. & Alikas, K. 2018, ‘Retrieval of Chlorophyll a from Sentinel-2 MSI Data for the European Union Water Framework Directive Reporting Purposes’, Remote Sens., vol. 11, p. 64. https://doi.org/10.3390/rs11010064 American Public Health Association 2017, ‘Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater’, 23rd edn, American Public Health Association, Washington D.C. Aphalo, P.J. 2017, Learn R... as you learnt your mother tongue, Leanpub, Helsinki. Bresciani, M., Stroppiana, D., Odermatt, D., Morabito, G. & Giardino, C. 2011, ‘Assessing remotely sensed chlorophyll-a for the implementation of the Water Framework Directive in European perialpine lakes’, Sci. Total Environ., vol. 409, pp. 3083–3091. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.05.001 Chen, Z., Curran, P.J. & Hansom, J.D. 1992, ‘Derivative reflectance spectroscopy to estimate suspended sediment concentration’, Remote Sens. 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In situ and satellite observation of CDOM and chlorophyll-a dynamics in small water surface reservoirs in the brazilian semiarid region. Water (Switzerland) 9. https://doi.org/10.3390/w9120913 European Space Agency 2016a, MSI Instrument – Sentinel-2 MSI Technical Guide – Sentinel Online [WWW Document], acesso em 28 nov. 2019, <https://earth.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-2-msi/msi-instrument>. European Space Agency 2016b, Sen2Cor Configuration and User Manual. Gholizadeh, M., Melesse, A. & Reddi, L. 2016, ‘A Comprehensive Review on Water Quality Parameters Estimation Using Remote Sensing Techniques’, Sensors, vol. 16, pp. 1298. https://doi.org/10.3390/s16081298 Gilerson, A.A., Gitelson, A.A., Zhou, J., Gurlin, D., Moses, W., Ioannou, I., Ahmed, S.A. 2010, ‘Algorithms for remote estimation of chlorophyll-a in coastal and inland waters using red and near infrared bands’, Opt. 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O monitoramento da qualidade de água em corpos hídricos é fundamental para a conservação destes, por isso metodologias de monitoramento em larga escala são cada vez mais imprescindíveis para monitorar ações antrópicas e naturais que alteram a qualidade destes ambientes. Partindo dessa premissa, este trabalho propôs utilizar dados de radiométricos obtidos in situ e multiespectrais do sensor MSI (Multispectral Instrument) a bordo do satélite Sentinel-2 para estudar o comportamento da clorofila-a como parâmetro de qualidade de água, em reservatório no curso do rio Juliana, na Área de Preservação Ambiental (APA) do Pratigi, Bahia, Brasil. A espectrorradiometria de campo foi empregada para estudar o comportamento ultraespectral do corpo hídrico, visando identificar feições da presença do pigmento. Com auxílio de técnicas de extração de informações, foi possível identificar a presença da clorofila na região do espectro vermelho e infravermelho próximo, possibilitando a escolha de razões de bandas do MSI. Dentre as relações matemáticas de bandas do MSI escolhidas, as que apresentaram melhor ajuste às concentrações de clorofila-a foram as razões Verde-Vermelho e Infravermelho próximo-Vermelho, com r² de 0,771 e 0,895, respectivamente, mostrando que, mesmo não tendo sido desenvolvido com a finalidade de monitorar ambientes aquáticos, os resultados demonstram um potencial de uso dos dados deste sensor para monitoramento em larga escala. |
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Bresciani, M., Stroppiana, D., Odermatt, D., Morabito, G. & Giardino, C. 2011, ‘Assessing remotely sensed chlorophyll-a for the implementation of the Water Framework Directive in European perialpine lakes’, Sci. Total Environ., vol. 409, pp. 3083–3091. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.05.001 Chen, Z., Curran, P.J. & Hansom, J.D. 1992, ‘Derivative reflectance spectroscopy to estimate suspended sediment concentration’, Remote Sens. Environ., vol. 40, pp. 67–77. https://doi.org/10.1016/0034-4257(92)90127-6 Chen, J., Dowman, I., Li, S., Li, Z., Madden, M., Mills, J., Paparoditis, N., Rottensteiner, F., Sester, M., Toth, C., Trinder, J. & Heipke, C. 2016, ‘Information from imagery: ISPRS scientific vision and research agenda’, ISPRS J. Photogramm Remote Sens., vol. 115, pp. 3–21. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.09.008 Clark, R.N. & Roush, T.L. 1984, ‘Reflectance spectroscopy: Quantitative analysis techniques for remote sensing applications’ J. Geophys. Res. 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