Minicurso 26: Monitoramento da qualidade de águas interiores por satélites: Princípios e aplicações

Tradicionalmente, o monitoramento da qualidade da água é realizado por meio de coletas de campo pontuais. Entretanto, este tipo de monitoramento é difícil de ser realizado em países de dimensões continentais como o Brasil, e em regiões remotas devido ao custo elevado o que limita sua representatividade espacial e temporal necessária. Neste ponto o sensoriamento remoto apresenta uma opção viável à estimativa dos parâmetros que interagem com a radiação eletromagnética, fornecendo visão sinóptica e alta cobertura temporal. Nos últimos anos, sensores como Landsat-8/OLI, Sentinel-2/MSI e CBERS-04/MUX e WFI, Sentinel-3/OLCI, PRISMA vêm apresentando resultados altamente satisfatórios neste monitoramento. Entretanto, ainda há limitações e dificuldades, principalmente no entendimento da interação da luz com o meio aquático e, devido ao baixo sinal da água, à sua estimativa acurada via sensores remotos orbitais. Assim, este minicurso tem como objetivo a apresentação dos conceitos básicos da óptica hidrológica (interação da luz com a água, comportamento espectral dos constituintes) e de processamento de imagens (correções atmosféricas, efeito especular) necessárias ao correto uso do SR para aplicações aquáticas.

•    Conceitos de óptica hidrológica: interação da REM com o corpo d’água;
•    Constituintes opticamente ativos e suas propriedades óticas: fitoplâncton, sedimentos e CDOM; 
•    Propriedades ópticas aparentes e inerentes;
•    Algoritmos semi-analíticos e empíricos para estimativa de parâmetros de qualidade de água por satélite
•    Processamento de imagens de SR (L1C -> L2A): correção atmosférica e remoção de glint através do Glint Removal for Sentinel-like Sensors (GRS);
•    Aplicação de algoritmos de inversão (L2A -> L2B) para criar máscaras de água e mapas de estimativa de parâmetros de qualidade de água (Chl-a, SPM/Turbidez e CDOM) através de bibliotecas em Python (GET-Pak e Waterdetect);

O curso será composto de duas etapas. A primeira etapa será teórica, com apresentação dos principais conceitos relacionados à óptica da água. Na segunda etapa, serão apresentados os processos necessários para download de imagens, correção atmosférica e de glint utilizando o GRS e geração de algoritmos e aplicação destes algoritmos em imagens de satélite.

Bibliografia recomendada:

Barbosa, C.C.F.; Novo, E.M.L.M.; Martins, V.S.. Introdução ao Sensoriamento Remoto de Sistemas Aquáticos: princípios e aplicações. 1ª edição. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São José dos Campos. 161p. 2019.

Cordeiro, M. C., Martinez, J. M., & Peña-Luque, S. (2021). Automatic water detection from multidimensional hierarchical clustering for Sentinel-2 images and a comparison with Level 2A processors. Remote Sensing of Environment, 253, 112209.

MARTINS, V.S.; BARBOSA, C.C.F.; DE CARVALHO, L.A.S.; JORGE, D.S.F.; LOBO, F.L.; NOVO, E.M.L.M. Assessment of Atmospheric Correction Methods for Sentinel-2 MSI Images Applied to Amazon Floodplain Lakes. Remote Sensing , v. 9, p. 322, 2017.

Maciel, D.A., Barbosa, C.C.F., Novo, E.M.L. de M., Flores Júnior, R., Begliomini, F.N. Water clarity in Brazilian water assessed using Sentinel-2 and machine learning methods. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 182, 134–152. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.10.009, 2021

T Harmel, M Chami, T Tormos, N Reynaud, PA Danis, Sunglint correction of the Multi-Spectral Instrument (MSI)-SENTINEL-2 imagery over inland and sea waters from SWIR bands, Remote Sensing of Environment, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.10.022, 2018