Comportamento espaço temporal da concentração de clorofila-a nos corpos hídricos do Distrito Federal por meio do sensoriamento remoto
Clorofila-a. Landsat. Reservatórios de abastecimento urbano. Google Earth Engine.
Os mananciais de abastecimento urbano são sistemas lacustres complexos e que exigem um monitoramento contínuo para a detecção de interferências pontuais e difusas que prejudiquem a qualidade da água e coloquem a saúde da população em risco. O sensoriamento remoto se destaca como uma ferramenta que pode permitir uma ação rápida dos gestores perante situações adversas à qualidade em função de seu alto potencial temporal e espacial. Contudo, estudos empíricos contínuos são necessários para o entendimento dos ambientes e suas relações com os dados obtidos por sensores orbitais, terrestres ou aerotransportados. No caso do Distrito Federal, a proximidade dos centros urbanos e agrossilvopastoris dos mananciais de abastecimento público oferece riscos proeminentes da mudança repentina da qualidade da água. Apesar dessa característica tais ambientes aquáticos são desafiadores para o Sensoriamento Remoto em virtude das baixas concentrações de variáveis limnológicas já evidenciadas nos últimos anos. Nesse sentido, o presente estudo tem como objetivo propor um método de estimativa espaço temporal de clorofila-a preciso e acurado para os reservatórios do Distrito Federal, por meio de um modelo semiempírico baseado na série histórica de imagens Landsat. Para isso, foram obtidos dados de clorofila-a coletados em campo pela CAESB e dados de reflectância de superfície dos satélites Landsat do período de 1984 a 2023 adquiridos por intermédio de processamento em nuvem do Google Earth Engine. O estudo se empenhou em encontrar um modelo semiempírico para a predição das concentrações de clorofila-a para todos os reservatórios do Distrito Federal: Lago Paranoá, Descoberto e Santa Maria. Como resultado, foi encontrado um modelo referente à série histórica dos dados do Landsat 5, de 1984 a 2011, utilizando a razão de banda azul e verde em um ajuste polinomial satisfatório (R² = 0,69 e RMSE = 12,88 µg/L ). E um modelo para os dados dos sensores OLI, de 2013 a 2023, referente aos satélites Landsat 8 e 9, com a utilização da razão das bandas espectrais vermelho e verde e um ajuste exponencial dos dados (R² = 0,69 e RMSE = 3,36 µg/L). Os modelos possibilitaram a produção de mapas de distribuição espacial da clorofila-a ao longo da série história de 1985 a 2023, em que foi possível observar a evolução da qualidade da água do Lago Paranoá. Portanto, o sensoriamento remoto permitiu o estudo dos corpos hídricos do Distrito Federal e pode ser promissora a região.