Monitoreo de clorofila-a en embalses en plataformas geoespaciales de código abierto: Estudio de caso – fuentes de abastecimiento público en la Región Metropolitana de São Paulo (RMSP)
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v14i2.48227Palabras clave:
Análisis temporal; Procesamiento en la nube; Implementación de interfaz gráfica; Clorofila-a; Índices espectrales; Eutrofización.Resumen
La gestión eficiente de los recursos hídricos es un desafío global que exige enfoques innovadores para monitorear la calidad del agua. Este estudio objetivo explora la aplicación de Google Earth Engine (GEE) para monitorear la clorofila-a en represas operadas por Sabesp, utilizando imágenes del satélite Sentinel-2. Se estimó mediante el algoritmo OC2_490 y el índice Tribanda (TBDO) en ambientes eutróficos. Los resultados mostraron variaciones estacionales, influenciadas por factores climáticos y actividades humanas. La metodología utilizada permitió un análisis detallado de las variaciones de la clorofila-a, fundamental para evaluar la dinámica del fitoplancton en represas. Aunque algunas representaciones presentan datos faltantes, otras proporcionaron información sólida, revelando patrones estacionales, con picos notables de clorofila-a en junio, posiblemente relacionados con la proliferación de algas. La plataforma GEE, con su capacidad de procesamiento en la nube, ha sido declarada una herramienta eficaz para el seguimiento continuo a gran escala de la calidad del agua.
Citas
Belico, J. C. B. (2017) Impactos de eventos chuvosos na dinâmica físico-química e biológica em reservatórios urbanos estudo de caso: Lagoa da Pampulha. 203 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Programa de Pós-Graduação em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos da UFMG, Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, 2017. https://www.smarh.eng.ufmg.br/defesas/1231M.PDF.
Bielenki JR, C.; Barbassa, A. P. (2012) Geoprocessamento e Recursos Hídricos: Aplicações Práticas. São Carlos: EdUFSCar. 257 pp.
Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS). Climate Hazard Center – UC Santa Bárbara. (2024) https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS-2.0/global_annual/tifs/.
Companhia de Saneamento Básico do Estado de São Paulo (Sabesp) (2024). Prêmio Empreendedor, modalidade Ideia: MONITORAMENTO AMBIENTAL (chl-a) Utilizando imagens de satélite: praticidade em abordagens temporais. [mensagem pessoal] Mensagem recebida por: . em: 16 set. 2024.
COPERNICUS Open Access HUB. Sentinel-2 (2024). https://scihub.copernicus.eu/dhus.
Dall’olmo, G., Boss, E., Behrenfeld, M. J., & Westberry, T. K. (2012). Particulate optical scattering coefficients along an Atlantic Meridional Transect, Opt. Express, 20(19), 21532-21551.
European Space Agency (ESA). (2024). Copernicus Sentinel-2. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2.
Gitelson, A., Dall'olmo, G., Moses, W., & Rundquist, D. (2008). A simple semi-analytical model for remote estimation of chlorophyll-a in turbid waters: Validation. Remote Sensing of Environment, 115(2), 339-351.
Gorelick, N., et al. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18-27.
Gorelick, N., I. & Masek, J. G. (2018). Data Cubes for Analysis of Remote Sensing Data. Patent No. US20180252476A1.
Hu, C., Lee, Z., & Franz, B. (2012). Chlorophyll-a algorithms for oligotrophic oceans: A novel approach based on three-band reflectance difference. Journal of Geophysical Research: Oceans, 117(C1).
Harmel, Robert Daren; Preisendanz, Heather Elise; King, Kevin Wayne; Busch, Dennis; Birgand, Francois; Sahoo, Debabrata. (2023). A Review of Data Quality and Cost Considerations for Water Quality Monitoring at the Field Scale and in Small Watersheds. Water, [S.L.], 15(17), 3110. MDPI AG. http://dx.doi.org/10.3390/w15173110. Disponível em: https://www.mdpi.com/2073-4441/15/17/3110.
Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil – INMET. (2024). Dados Meteorológicos Estações Automáticas.
https://tempo.inmet.gov.br/TabelaEsta coes/A001
MapBiomas – Coleção 9.0 da Série Anual de Mapas de Cobertura e Uso da Terra do Brasil. (2024). http://mapbiomas.org/o-projeto
Pandey, A., Singh, G., Chowdary, V. M., Behera, M. D., Prakash, A. J., & Singh, V. P. (2022). Overview of geospatial technologies for land and water resources management. In: Geospatial technologies for land and water resources management, Springer, Cham, pp. 1–16.
Pereira A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [free e-book]. Editora UAB/NTE/UFSM
Pereira-Sandoval, M., et al. (2019). Calibration and validation of algorithms for the estimation of chlorophyll-a concentration and Secchi depth in inland waters with Sentinel-2. Limnetica, 38(1), 471-487. DOI: 10.23818/limn.38.27.
Prasai, Ritika et al. (2021) Application of Google earth engine python API and NAIP imagery for land use and land cover classification: a case study in florida, usa. Ecological Informatics, [S.L.], 66, 101474. Elsevier BV.
http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101474. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S157495412100265X.
Salgado-Hernanz, P. M.; Racault, M.-F.; Font-Muñoz, J. S.; Basterretxea, G. (2019). Trends in phytoplankton phenology in the Mediterranean Sea based on ocean-colour remote sensing. Remote Sensing of Environment, 221, 50–64.
Salls, Wilson B. et al. (2024). Expanding the Application of Sentinel-2 Chlorophyll Monitoring across United States Lakes. Remote Sensing, Grenbelt, 1977(16), 1-29. https://doi.org/10.3390/rs16111977.
Shitsuka, R. et al. (2014). Matemática fundamental para tecnologia. (2ed.). Editora Erica.
Souza Junior, C. M., Kirchhoff, F. T., Oliveira, B. C., Ribeiro, J. G. & Sales, M. H. (2019). Long-Term Annual Surface Water Change in the Brazilian Amazon Biome: Potential Links with Deforestation, Infrastructure Development and Climate Change. Water (Basel), 3(11), 566. http://dx.doi.org/10.3390/w11030566.
Zhu, Z., QIU, S., & YE, S. (2022) Remote sensing of land change: a multifaceted perspective. Remote Sensing Of Environment, [S.L.], 282, 113266. Elsevier BV. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2022.113266. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425722003728.
Yang, H. et al. (2022) A Review of Remote Sensing for Water Quality Retrieval: Progress and Challenges. Remote Sensing, China, 1770(14), 1-21.
https:// doi.org/10.3390/rs14081770.
Yogi, Fernando; Stanganini, Fabio Noel; Tonello, Kelly Cristina; Isa, Selma Setsumi. (2023) Evaluation of the potential for carbon sink and association with land occupation. Journal Of Water And Climate Change, [S.L.], 14(2), 401-420. IWA Publishing.
https://iwaponline.com/jwcc/article-pdf/doi/10.2166/wcc.2023.296/1170486/jwc2023296.pdf.
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