Modelo preditivo para monitorar a turbidez da água em uma lagoa subtropical usando imagens MSI Sentinel-2A/B

RESUMO

Tem se tornado cada vez mais necessário garantir agilidade e eficácia no monitoramento da qualidade da água. Nesse sentido, o sensoriamento remoto tem se mostrado uma ferramenta eficaz, capaz de tornar esse processo mais rápido e simples. O objetivo do presente estudo é gerar um modelo empírico para mapear espacial e temporalmente a dinâmica da turbidez na Lagoa Mirim, sul do Brasil. Os dados do sensor MSI Sentinel-2A/B foram usados ​​em combinação com os dados de turbidez coletados in situ. Os mapeamentos espaciais e temporais foram realizados na plataforma Google Earth Engine (GEE) aplicando o modelo em imagens mensais (cobertura de nuvens ≤ 20%), em 2019 e 2020. Os valores médios de turbidez observados na lagoa não apresentaram variações significativas; no geral, eles permaneceram entre 30 NTU e 75 NTU. Houve diferença nos níveis de turbidez entre as regiões Norte e Sul da lagoa em alguns meses dos anos investigados. A metodologia aqui aplicada e os resultados observados permitiram analisar o comportamento da turbidez em toda a extensão da Lagoa Mirim e conhecer melhor a qualidade da água nesta importante fonte de água doce.

Palavras-chave:
Google Earth Engine; Monitoramento da qualidade da água; Águas interiores; Sensoriamento remoto