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Modelling chlorophyll-a concentrations in a continental aquatic ecosystem of the Brazilian semi-arid region based on remote sensing

2021; UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ; Volume: 52; Issue: 2 Linguagem: Português

10.5935/1806-6690.20210028

1982-9329

Fernando Bezerra Lopes, Cláudio Clemente Faria Barbosa, Evlyn Márcia Leão de Moraes Novo, Lino Augusto Sander de Carvalho, Eunice Maia de Andrade, Adunias dos Santos Teixeira,

Spectroscopy and Chemometric Analyses

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 (R 2 ) de 0,88 foi obtido utilizando-se as bandas espectrais: λ 1 = 660 nm, λ 2 = 690 nm, e λ 3 = 717 nm. O modelo de duas bandas espectrais apresentou o melhor desempenho (R 2 = 0,87) para as bandas espectrais λ 1 = 660 nm e λ 2 = 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.