Análises espacial e temporal de variáveis de qualidade da água no reservatório Jaguari-Jacareí através de imagens Sentinel-2
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Data
2024-06-11
Autores
Orientador
Pompêo, Marcelo Luiz Martins
Coorientador
Sòria-Perpinyà, Xavier
Carlos, Viviane Moschini 
Pós-graduação
Ciências Ambientais - ICTS
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Resumo (português)
As imagens de satélite são uma ferramenta crucial para monitorar ecossistemas aquáticos e avaliar a qualidade da água, pois permitem a medição de parâmetros como a concentração de clorofila-a (Chl-a), ficocianina (PC) e densidade de cianobactérias. Esses indicadores ajudam na avaliação dos processos de eutrofização e na detecção de cianobactérias em ecossistemas aquáticos. Nesse contexto, este estudo utilizou dados de campo e imagens de 2015 a 2022 do sensor Sentinel-2 para estudar os reservatórios Jaguari-Jacareí (JAG-JAC). Foram aplicadas duas correções atmosféricas do processador Case 2 Regional Coast Color (C2RCC), C2X e C2XC, e foram desenvolvidos algoritmos para estimar os parâmetros mencionados, usando medições de dados in situ, bem como dados de reflectância extraídos das imagens. Além disso, os produtos automáticos de clorofila-a (con_chla) derivados dos processadores C2X e C2XC foram validados. Os resultados demonstraram que o processador C2X tem melhor potencial para estimar parâmetros de qualidade da água. Os melhores algoritmos foram calculados usando a relação de bandas R705/R665 para Chl-a e a relação R705/R490 para PC. Para a densidade de cianobactérias, o melhor algoritmo foi derivado da relação entre densidade de cianobactérias e Chl-a usando dados obtidos neste estudo. Posteriormente, esses algoritmos foram aplicados a 42 imagens Sentinel-2, permitindo mapeamentos e análises espaciais e temporais ao longo de quatro anos (2019 a 2022). Diferenças espaciais foram observadas nos três parâmetros avaliados, refletindo mudanças significativas na superfície da água dos reservatórios. Notavelmente, o reservatório Jaguari apresentou concentrações mais altas desses parâmetros em comparação ao reservatório Jacareí. A análise temporal mostrou que as concentrações de clorofila, PC e densidade de cianobactérias aumentaram, especialmente nos últimos dois anos, indicando possíveis impactos ambientais. A análise de wavelet revelou mudanças sazonais, com picos positivos durante o verão, indicando valores mais altos desses parâmetros, e picos negativos durante o inverno, quando os valores são mais baixos. Nos dois primeiros anos, as mudanças nos parâmetros foram mais graduais, enquanto nos últimos dois anos foram mais contrastantes, geralmente com valores mais altos. Os reservatórios não atendem aos padrões de qualidade da água para clorofila-a e densidade de cianobactérias, com valores significativamente mais altos do que os permitidos pelos órgãos de controle ambiental do estado de São Paulo. A proliferação de cianobactérias representa uma ameaça à saúde e ao meio ambiente, destacando a necessidade de gestão e monitoramento contínuos, utilizando imagens de satélite e análises in situ para facilitar a tomada de decisões.
Resumo (inglês)
Satellite imagery is a crucial tool for monitoring aquatic ecosystems and assessing water quality, as it allows for the measurement of parameters such as chlorophyll-a (Chl-a) concentration, phycocyanin (PC), and cyanobacteria density. These indicators aid in evaluating eutrophication processes and detecting cyanobacteria in aquatic ecosystems. In this context, this study utilized field data and images from 2015 to 2022 from the Sentinel-2 sensor to study the Jaguari-Jacareí (JAG-JAC) reservoirs. Two atmospheric corrections from the Case 2 Regional Coast Color (C2RCC) processor, C2X and C2XC, were applied, and algorithms were developed to estimate the mentioned parameters using in situ data measurements as well as reflectance data extracted from the images. Additionally, the automatic chlorophyll-a (con_chla) products derived from the C2X and C2XC processors were validated. The results demonstrated that the C2X processor has better potential for estimating water quality parameters. The best algorithms were calculated using the R705/R665 band ratio for Chl-a, and the R705/R490 ratio for PC. For cyanobacteria density, the best algorithm was derived from the relationship between cyanobacteria density and Chl-a using data obtained in this study. Subsequently, these algorithms were applied to 42 Sentinel-2 images, enabling spatial and temporal mapping and analyses over four years (2019 to 2022). Spatial differences were observed in the three evaluated parameters, reflecting significant changes in the water surface of the reservoirs. Notably, the Jaguari reservoir exhibited higher concentrations of these parameters compared to the Jacareí reservoir. Temporal analysis showed that the concentrations of chlorophyll, PC, and cyanobacteria density increased, especially in the last two years, indicating potential environmental impacts. Wavelet analysis revealed seasonal changes, with positive peaks during summer, indicating higher values of these parameters, and negative peaks during winter, when values are lower. In the first two years, changes in the parameters were more gradual, whereas in the last two years, they were more contrasting, generally with higher values. The reservoirs do not meet the water quality standards for chlorophyll-a and cyanobacteria density, with significantly higher values than those allowed by the environmental control agencies of the state of São Paulo. The proliferation of cyanobacteria poses a threat to health and the environment, highlighting the need for continuous management and monitoring using satellite imagery and in situ analyses to facilitate decision-making.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português
Como citar
MERCHAN CAMARGO, Zahia Catalina. Análises espacial e temporal de variáveis de qualidade da água no reservatório Jaguari-Jacareí através de imagens Sentinel-2. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais) - Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Sorocaba, 2024.