CORREA PABON, R. E.; SOUZA FILHO, C. R. Reflectance and imaging spectroscopy as a tool to monitor hydrocarbon contamination of bare soils in refineries and along pipelines. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2014 IEEE International, 2014, Québec - Canada, 13-18 July 2014. p.2189-2192. Disponível em:
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=6946902 . Acesso em 30 novembro,
2014.
CORREA PABON, R. E.; SOUZA FILHO, C. R.; MAGALHÃES, L. A. Espectroscopia de reflectancia aplicada a la caracterización espectral de suelos contaminados. In: LATIN AMERICAN REMOTE SENSING WEEK, 2013, Santiago, Chile. Proceedings… Santiago: International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 2013. 6 p. Disponível em:
<http://www.lars.cl/images/Trabajos/ROSA%20ELVIRA%20CORREA.pdf>. Acesso em: 12
8
CORREA PABON, R. E.; SOUZA FILHO, C. R.; MAGALHÃES, L. A. Monitoramento de solos contaminados com hidrocarbonetos em instalações petrolíferas através da espectroscopia de refletância e de imageamento hiperespectral. In: XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR, 2013, Foz do Iguaçu - Paraná, Brasil. Anais XVI Simpósio
Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 1: 8996-9003. Disponível em:
<http://www.dsr.inpe.br/sbsr2013/files/p1131.pdf >. Acesso em: 12 maio, 2014.
CORREA PABON, R. E.; SOUZA FILHO, C. R.; MAGALHÃES, L. A.; OLIVEIRA, W. J.; RABACO, L. M.; ROCHA, R. Identificação de solos impregnados com hidrocarbonetos a partir de espectroscopia de refletância e espectroscopia de imageamento. In: XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR, 2011, Curitiba - Paraná, Brasil. Anais XV
Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 1: 8676-8682. Disponível em:
< http://www.dsr.inpe.br/sbsr2011/files/p1567.pdf>. Acesso em: 12 maio, 2014.
CORREA PABON, R. E. E SOUZA FILHO, C. R. Reflectance spectroscopy applied to environmental monitoring of petroleum-contaminated soil in refineries and pipeline areas. In: XVI Congreso Colombiano de Geología y Primer Simposio de Exploradores, 2013, Bogotá D.C., Colombia. Memorias Resúmenes XVI Congreso Colombiano de Geología y Primer
Simposio de Exploradores, ISBN: 978-958-57950-0-6 vol:1, 1 p.
CORREA PABON, R. E. E SOUZA FILHO, C. R. Espectroscopia de refletância aplicada à caracterização espectral de solos impregnados com hidrocarbonetos. In: 46º Congresso Brasileiro de Geologia, 2012, Santos – SP, Brasil. Proceedings... Santos: SBG, 2012. 1 p.
1.5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALMEIDA-FILHO, R. Remote detection of hydrocarbon microseepage-induced soil alteration. International Journal of Remote Sensing, v. 23, n. 18, p. 3523-3524, 2002/01/01 2002.
BOFFETTA, P.; JOURENKOVA, N.; GUSTAVSSON, P. Cancer risk from occupational and environmental exposure to polycyclic aromatic hydrocarbons. Cancer Causes & Control, v. 8, n. 3, p. 444-472, 1997.
9
CORREA PABON, R. E.; SOUZA FILHO, C. R. D. Reflectance and imaging spectroscopy as a tool to monitor hydrocarbon contamination of bare soils in refineries and along pipelines. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2014 IEEE International, 2014.
ELLIS, J. M.; DAVIS, H. H.; ZAMUDIO, J. A. Exploring for onshore oil seep. Oil & Gas Journal, v. 99, n. 37, p. 49-+, Sep 10 2001.
GREEN, R. O. et al. Imaging spectroscopy and the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS). Remote Sensing of Environment, v. 65, n. 3, p. 227-248, Sep 1998.
HÖRIG, B. et al. HyMap hyperspectral remote sensing to detect hydrocarbons. International Journal of Remote Sensing, v. 22, n. 8, p. 1413-1422, 2001/01/01 2001.
KRUSE, F. A.; KIEREINYOUNG, K. S.; BOARDMAN, J. W. Mineral Mapping at Cuprite, Nevada with a 63- Channel Imaging Spectrometer. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, v. 56, n. 1, p. 83-92, Jan 1990.
KÜHN, F.; OPPERMANN, K.; HÖRIG, B. Hydrocarbon Index - an algorithm for hyperspectral detection of hydrocarbons. International Journal of Remote Sensing, v. 25, n. 12, p. 2467-2473, // 2004.
LAMMOGLIA, T.; SOUZA FILHO, C. R. D. Spectroscopic characterization of oils yielded from Brazilian offshore basins: Potential applications of remote sensing. Remote Sensing of Environment, v. 115, n. 10, p. 2525-2535, 10/17/ 2011.
______. Mapping and characterization of the API gravity of offshore hydrocarbon seepages using multispectral ASTER data. Remote Sensing of Environment, v. 123, n. 0, p. 381-389, 8// 2012.
LYDER, D. et al. Remote bitumen content estimation of Athabasca oil sand from hyperspectral infrared reflectance spectra using Gaussian singlets and derivative of Gaussian wavelets. Fuel, v. 89, n. 3, p. 760-767, Mar 2010.
NOOMEN, M. F. et al. Hyperspectral indices for detecting changes in canopy reflectance as a result of underground natural gas leakage. International Journal of Remote Sensing, v. 29, n. 20, p. 5987-6008, 2008. PEREZ-CADAHIA, B. et al. Initial study on the effects of Prestige oil on human health. Environment International, v. 33, n. 2, p. 176-185, Feb 2007.
SANCHES, I. D. et al. Assessing the impact of hydrocarbon leakages on vegetation using reflectance spectroscopy. Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 78, p. 85-101, Apr 2013a.
______. Unravelling remote sensing signatures of plants contaminated with gasoline and diesel: An approach using the red edge spectral feature. Environmental Pollution, v. 174, p. 16-27, Mar 2013b.
SMITH, K. L.; STEVEN, M. D.; COLLS, J. J. Use of hyperspectral derivative ratios in the red-edge region to identify plant stress responses to gas leaks. Remote Sensing of Environment, v. 92, n. 2, p. 207-217, Aug 15 2004.
SOUZA FILHO, C. R. D. et al. Detecção de exsudações de hidrocarbonetos por geobotânica e sensoriamento remoto multi-temporal: estudo de caso no Remanso do Fogo (MG). Revista Brasileira de Geociências, v. 38, p. 228-243, 2008.
SWAYZE, G. A. et al. Mapping Advanced Argillic Alteration at Cuprite, Nevada, Using Imaging Spectroscopy. Economic Geology, v. 109, n. 5, p. 1179-1221, Aug 2014.
VAN DER MEER, F. et al. Detection of hazardous gas leakage from pipelines using anomalous spectral reflectance features of vegetation. Global Developments in Environmental Earth Observation from Space, p. 191-198, 2006.
10
VAN DER MEER, F. et al. Remote sensing and petroleum seepage: a review and case study. Terra Nova, v. 14, n. 1, p. 1-17, 2002.
VAN DER MEIJDE, M. et al. Detection of hydrocarbons in clay soils: A laboratory experiment using spectroscopy in the mid- and thermal infrared. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 23, p. 384-388, Aug 2013.
VANE, G.; GOETZ, A. F. H.; WELLMAN, J. B. Airborne Imaging Spectrometer - a New Tool for Remote- Sensing. Ieee Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 22, n. 6, p. 546-549, 1984.
VANE, G. et al. The Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (Aviris). Remote Sensing of Environment, v. 44, n. 2-3, p. 127-143, May-Jun 1993.
XU, D. Q. et al. Integration of field work and hyperspectral data for oil and gas exploration. Igarss: 2007 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Vols 1-12, p. 3194-3197, 2007.
ZIOLLI, R. L. Aspectos ambientais envolvidos na poluição marinha por petróleo. Revista Saúde e Ambiente, v. 3, n. 2, p. 32-41, 2009.
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ESPECTROSCOPIA DE REFLETÂNCIA APLICADA À
CARACTERIZAÇÃO ESPECTRAL DE SOLOS CONTAMINADOS
RESUMO
Este trabalho tem como meta o uso da espectroscopia de refletância no intervalo do visível- infravermelho próximo-infravermelho de ondas curtas (Visible – Near Infrared – Short Wave Infrared; VNIR – SWIR; 350 – 2500 nm) na caracterização espectral de solos impregnados com óleos crus e combustíveis. O estudo compreendeu um experimento controlado onde solos tipicamente encontrados em ambientes tropicais foram impregnados com diferentes tipos de hidrocarbonetos (HCs), reproduzindo, em escala reduzida, uma possível contaminação de solos, por vazamento, em áreas de refinarias e dutovias de transporte. Os dados espectrais foram reamostrados para o sensor hiperespectral ProSpecTIR – VS e analisados por meio da Análise por Principais Componentes (PCA), demonstrando que estes solos contaminados podem ser qualitativamente separados considerando-se as principais feições de absorção características do tipo de solo e do HC. O objetivo final compreende o uso da espectroscopia para avaliar a viabilidade de identificação in-situ de solos impregnados com HCs, mas também sua detecção remota a partir das imagens hiperespectrais. Desta forma, será possível um monitoramento otimizado da malha dutoviária e das refinarias devido à maior cobertura em menor tempo destas áreas de interesse se comparada aos métodos tradicionais de inspeção visual.
Palavras chaves: espectroscopia de refletância, solo, contaminação, hidrocarboneto, análise por
principais componentes, sensoriamento remoto hiperespectral.
2.1. INTRODUÇÃO
Os vazamentos de petróleo podem causar tanto danos ambientais quanto riscos à saúde humana (Boffetta et al., 1997; Perez-Cadahia et al., 2007; Ziolli, 2009; Almeida Andrade et al., 2010). Portanto, o monitoramento ambiental dos locais susceptíveis a ocorrência de vazamentos de hidrocarbonetos (HCs) são de vital importância.
Os sistemas de monitoramento utilizados na detecção de vazamentos nos dutos de transporte de petróleo e seus derivados não permitem identificar pequenas perdas (abaixo de 1%
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da capacidade de vazão do duto). As tecnologias empregadas atualmente que utilizam a detecção da queda de pressão e vazão possibilitam o monitoramento contínuo de grandes vazamentos (Glória, 2002). Contudo, devido às atenuações que o sinal do vazamento sofre ao longo do duto, esses sistemas de monitoramento são pouco eficientes no caso de ocorrências de pequeno porte e volume.
A Espectroscopia de Refletância (ER) é um método que tem sido utilizado por décadas para identificar e quantificar materiais sólidos, líquidos e gasosos (Clark, 1999). A ER no intervalo VNIR-SWIR (Visible – Near InfraRed – Short Wave InfraRed: 0,35 a 2,5µm) permite caracterizar rapidamente as propriedades dos solos, dos HCs e sua mistura, no laboratório e no campo (Ben-Dor, 2002; Genu e Dematte, 2006; Iturbe et al., 2007; Chakraborty et al., 2010) .
Diversos estudos têm mostrado que os HCs apresentam feições características nas regiões do NIR e SWIR (Cloutis, 1989; Künh e Hörig, 1996; Ellis et al., 2001; Hörig et al., 2001). Lammoglia e Souza Filho (2011) analisaram as propriedades de refletância espectral de HCs variados produzidos no Brasil e concluíram que as principais feições de absorção observáveis nesses intervalos espectrais são as seguintes: CH3 (~1190nm – feição sutil); sobreton de CH (~1210nm – feição sutil); OH (~1390nm - que pode ser mascarada pela banda de vapor d’agua); sobreton de CH2 (~1410nm - que pode ser mascarada pela banda de vapor d’agua); CH3+CH2 (~1720-1730nm – feição proeminente e observável); sobreton de CH2 (~1750- 1760nm - feição proeminente e observável); CH3 (2310nm – feição sutil e observável); CH3 (~2350nm - feição sutil e observável).
Cloutis (1989) analisou as assinaturas espectrais de areias betuminosas de Athabasca (Canadá) e conseguiu observar bandas de absorção diagnósticas da presença do HC. Da mesma maneira, diversos autores têm utilizado a ER para caracterizar espectralmente as assinaturas de diferentes substratos misturados com HCs (Cloutis et al., 1995; Rivard et al., 2010) Moares et al., 2007; Scafutto e Souza Filho, 2011).
A ER é uma ferramenta chave utilizada nas ciências de sensoriamento remoto de recursos terrestres (Drury, 2001; Sabins, 2007). Na caracterização de locais contaminados, técnicas de sensoriamento remoto são muito úteis, pois permitem analisar grandes áreas, e em tempo real, sem a restrição de acessibilidade. Ademais, é possível utilizar sistemas sensores com resoluções espaciais, espectrais e cobertura do espectro eletromagnético específica para cada
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estudo particular. A aplicação do SR na identificação de hidrocarbonetos (HCs) tem sido utilizada como método para estabelecer os limites de contaminação tanto na água como no solo. A identificação é feita com sensores passivos e ativos, sendo estes últimos muito utilizados na identificação de vazamentos de óleo cru no mar (Fingas e Brown, 1997; Van Der Meer et al., 2002; Almeida et al., 2004; Brekke e Solberg, 2005; Bannerman et al., 2009; Lammoglia e Souza Filho, 2012). Os estudos baseados em sistemas multi e hiperespectrais têm sido realizados principalmente em solos afetados por exsudações de gás e exploração de HCs (Sabins, 1974; Halbouty, 1976; Oliveira, 1998; Ellis et al., 2001; Salem et al., 2005; Xu et al., 2007; Noomen et
al., 2008; Souza Filho et al., 2008; Huang et al., 2010; Lyder et al., 2010; Lammoglia e Souza
Filho, 2012; Fingas e Brown, 2014).
Nesse contexto, pretende-se aqui avaliar a possibilidade de uso de critérios derivados em laboratório para prever situações reais de sítios contaminados e contribuir para a otimização dos sistemas de monitoramento utilizados na indústria do petróleo.
2.2. MATERIAIS E MÉTODOS
2.2.1. Instrumentação
O espectrorradiômetro utilizado para aquisição dos dados de refletância dos solos foi o
FieldSpec® 3 Hi – Res (ASD, 2011). Este equipamento detecta a radiação eletromagnética no
intervalo espectral de 350 nm a 2500 nm e possui alta resolução espectral (2150 canais), com 650 canais na faixa de 350 nm a 1050 nm, com intervalo de amostragem de 1,4 nm, e 1500 canais na faixa entre 1000 nm e 2500 nm, com intervalo de amostragem de 2,0 nm. O espectrorradiômetro tem um campo de visão de 25° e sua resolução espectral varia de 3,0 nm a 8,5 nm.
Os dados de refletância foram gerados a partir de medidas da energia refletida pelo alvo em relação a um material de referência (Spectralon) em toda a faixa VNIR – SWIR.
2.2.2. Amostras analisadas
Neste estudo, foram analisados dois grupos de amostras (Figura 2.1). O primeiro grupo abrange amostras de contaminantes, incluindo três amostras de óleos crus (com diferente grau
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API; ONIP, 2006), e três amostras de combustível (diesel (DSL), gasolina (GSL) e etanol (ETL)).
O segundo grupo compreende quatro amostras de solo classicamente encontrados em ambientes tropicais. Estes solos são classificados como latossolos vermelhos e apresentam assinaturas espectrais semelhantes e típicas de solos argilosos, ricos em óxidos de ferro e alumínio (Madeira- Netto, 2001; Vicente e Souza Filho, 2011).
Figura 2.1 Grupos de amostras analisadas
2.2.3. Descrição do experimento
No ambiente controlado de laboratório foram preparadas 360 amostras que consistiram da mistura entre os contaminantes do Grupo I e os solos do Grupo II. As amostras foram colocadas em placas Petri com dimensões 60 x 15 mm. Em cada placa, foram colocados 10 cm3 de solo, o qual foi misturado homogeneamente, e em diferentes proporções, com os contaminantes disponíveis (Tabela 2.1).
Tabela 2.1 Proporções das amostras utilizadas para realização das misturas e as respectivas leituras espectrais Volume Total de Contaminante injetado [ml] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.4 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 Volume Total de Solo [%] 100 99 98 97 96 95 94 93 92 91 90 85 80 75 70 Volume Total de Contaminante – Nível de Impregnação [%] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 25 30
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2.2.4. Análise de componentes principais – Principal Component Analysis (PCA)
A PCA é uma técnica de estatística multivariada indicada para lidar com conjunto de dados que possuem grande número de variáveis que são altamente correlacionadas, como é o caso dos dados de espectroscopia de refletância obtidos no experimento. Na PCA, as variáveis originais são transformadas em novas variáveis (componentes principais), o que permite uma visão estatisticamente privilegiada dos dados. As PCs são ordenadas em relação à quantidade de variação que elas explicam, sendo que as primeiras componentes retêm a maior parte da variação das variáveis originais (Davis, 2002, Barbosa Landim, 2011).
Na PCA, o agrupamento dos dados é realizado através de gráficos de scores e loadings, cujos eixos são PCs nos quais os dados são projetados. Os scores fornecem a composição das
PCs em relação aos dados, enquanto os loadings fornecem essa mesma composição em relação às
variáveis. O estudo de scores e loadings permite estimar a influência de cada variável em cada dado.