Modelagem da concentração de clorofila-a em um ecossistema aquático continental do seminário baseada em sensoriamento remoto

Autores

  • Fernando Lopes Universidade Federal do Ceará
  • Cláudio Barbosa Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
  • Evlyn Márcia Novo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
  • Lino Carvalho Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
  • Eunice Andrade Universidade Federal Rural do Semiárido
  • Adunias Teixeira Universidade Federal do Ceará - UFC

Resumo

Os dados de sensoriamento remoto são essenciais para avaliar processos de natureza dinâmica em sistemas aquáticos continentais, tais como a eutrofização e o aumento da concentração de sedimentos suspensos. Portanto, objetivou-se desenvolver modelos para estimar as concentrações de clorofila-a a partir de dados de sensoriamento remoto. A área de estudo corresponde ao reservatório Orós, Ceará. O desenvolvimento dos modelos baseou-se em medidas realizadas em 20 pontos amostrais. Foram coletadas amostras de água para a análise das variáveis: i) clorofila-a, condutividade elétrica, pH, turbidez; ii) medições ópticas in situ da transparência da água e da radiância espectral. As medidas de radiância foram realizadas utilizando um espectrorradiômetro. Posteriormente, os dados espectrais foram transformados em fator de reflectância e utilizados para testar o desempenho de diversos modelos de estimativa de clorofila-a disponíveis na literatura. Os resultados indicaram que para o modelo de três bandas o valor máximo do coeficiente de determinação (R2) de 0,88 foi obtido utilizando-se as bandas espectrais: λ1 = 660 nm, λ2 = 690 nm, e λ3 = 717 nm. O modelo de duas bandas espectrais apresentou o melhor desempenho (R2= 0,87) para as bandas espectrais λ1 = 660 nm e λ2 = 690 nm. Os modelos apresentaram um erro médio absoluto de 5,35 e 5,00 μg L-1, respectivamente para os modelos de três e duas bandas espectrais. Os modelos desenvolvidos são confiáveis, indicando que esta variável limnológica pode ser quantificada a partir dos dados de sensoriamento remoto com elevado grau de confiabilidade.

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Publicado

2021-06-08

Edição

Seção

Engenharia Agrícola