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ESTIMAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE CLOROFILA NOS LAGOS
BOLONHA E ÁGUA PRETA ATRAVÉS DO USO DE SENSORIAMENTO
REMOTO.
Amanda Melo1; Dyeden Monteiro2*; Laís Moreira3; Luciano Viana4;
Rafael Mousinho5; Ryan Galvão6; Octávio Cascaes7; Denise Torres8, Éder Oliveira9.
Resumo - A clorofila é um pigmento encontrado em vegetais e outros organismos
autótrofos, sendo comumente usada como indicadora da biomassa de fitoplânctons em meios aquáticos. A partir da análise de imagens de satélite é possível realizar uma avaliação da concentração de clorofila em lagos, que relaciona-se com a quantidade de luz vermelha não-refletida. Este trabalho visa analisar o comportamento da concentração de clorofila nos Lagos Bolonha e Água Preta (Belém-PA) entre os anos de 2003 e 2014, de forma remota, utilizando imagens da banda 3 dos satélites Landsat 5 e Landsat 8. Ao desconsiderar alguns resultados anômalos encontrados, foi possível detectar uma clara tendência de queda nos valores de reflectância, indicando um aumento na concentração de clorofila.
Palavras-Chave - Eutrofização, Sensoriamento Remoto, Análise de Reflectância.
CHLOROPHYLL CONCENTRATION ESTIMATION IN LAKES BOLONHA
AND ÁGUA PRETA THROUGH THE USE OF REMOTE SENSING.
Abstract - Chlorophyll is a pigment found in plants and other autotroph organisms, andis commonly used as an indicator of phytoplankton biomass in aquatic environments. From the analysis of satellite images is possible to evaluate the chlorophyll concentration in lakes, which relates to the amount of absorbed red radiation. This paper aims to analyze the behavior of chlorophyll concentration in the lakes Bolonha and Água Preta (Belém-PA) between the years of 2003 and 2014, remotely, using images of the band 3 of Landsat 5 and Landsat 8. Disregarding some anomalous results found it was possible to detect a clear downward trend in reflectance values, indicating an increase in the chlorophyll concentration.
Keywords - Eutrofization, Remote Sensing, Reflectance Analysis.
1Universidade do Estado do Pará, amanda.m.m17@gmail.com 2
Universidade do Estado do Pará, dyedenm@gmail.com 3
Universidade do Estado do Pará, lais.moreira@gmail.com 4
Universidade do Estado do Pará, lucianoviana10@hotmail.com 5Universidade do Estado do Pará, rafael.m.rendeiro@gmail.com 6Universidade do Estado do Pará, ryangalvao@gmail.com 7Universidade do Estado do Pará, ocdouradojr@hotmail.com 8Universidade do Estado do Pará, denisetorr@hotmail.com 9Universidade do Estado do Pará, ederuepa@hotmail.com
INTRODUÇÃO
Os Lagos Bolonha e Água Preta, localizados dentro do Parque Estadual do Utinga (PEUt), são os principais corpos hídricos utilizados para o abastecimento da Região Metropolitana de Belém, atendendo a aproximadamente 75% da população (Sodré, 2007). Eles são formados pela barragem de algumas nascentes e dos “igarapés” dessa região, reforçados por uma adutora que lhes fornece água do Rio Guamá, captada à montante da aglomeração belemense. O PEUt está situado numa área altamente vulnerável à Pressão Antrópica, conforme pode ser visualizado na Figura 1.
Figura 1 - Mapa da área de estudo. Fonte: Autores.
É conhecida a deficiência de recursos disponíveis, e vontade política, para as ações de proteção e recuperação dos Lagos. Por conta disso, acredita-se que qualquer alternativa que possa acarretar em diminuição dos custos de monitoramento é interessante.
Este trabalho visou estudar uma dessas alternativas, o monitoramento da concentração de algas por satélite. Esta técnica já foi estudada por Lorenzetti, 1980, e Mantelli E Bitencourt, 2011; tendo apresentado resultados satisfatórios. O comportamento desta concentração nos Lagos foi analisado entre os anos de 2003 e 2014.
ALGAS COMO INDICADOR BIOLÓGICO
Olivi et al (2008) explica porque as algas possuem um grande potencial como indicador biológico. Segundo este autor, “o uso de algas como indicador biológico é importante porque, como produtores primários, elas se situam na base da cadeia alimentar e qualquer alteração na dinâmica de suas comunidades pode afetar os níves tróficos superiores do ecossistema”.
Mantelli (2011) também explica porque as algas são adequadas como indicador biológico da contaminação de corpos hídricos por esgoto doméstico. Ele expõe que as algas são diretamente
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afetadas pelos efluentes químicos ou domésticos, contendo os nutrientes principais: Nitrogênio e Fósforo; na presença de excesso desses nutrientes, ocorre um rápido crescimento e multiplicação e, nestas condições, pode haver um deslocamento da população, dominação por uma(s) espécie(s) e/ou floração de algas, condições estas que indicam deterioração na qualidade da água.
Streit (2005) explica que as clorofilas envolvidas na fotossíntese realizada pelas algas são quatro: clorofila a, clorofila b, carotenóides e ficobilinas. A radiação absorvida por elas é transferida para os chamados centros de reação. Existem dois destes centros, sendo que um deles absorve radiação com comprimento de onda de 680nm e o outro absorve a radiação com 700nm.
Segundo Calijuri e Cunha (2013), o espectro da luz visível, a faixa da radiação eletromagnética que é captada pelo olho humano, varia de 400nm a 700nm; sendo que os valores mais baixos aproximam-se do violeta e o mais altos, do vermelho. Portanto, pode-se perceber que o fitoplâncton absorve a radiação na faixa que corresponde à cor vermelha, de 680nm a 700nm.
Mantelli (2011) ressalta que a capacidade de absorção da radiação solar, em determinadas bandas do espectro eletromagnético, é responsável por alterações na reflectância de determinados comprimentos de onda e isso gera alterações em amostras remotas, que variam, no caso deste trabalho, de acordo com os parâmetros limnológicos do corpo hídrico receptor.
O mesmo autor destaca que, como as inferências feitas por sensores remotos sao baseadas na assinatura espectral de cada alvo, a partir do comprimento espectral já é possível inferir tipos e concentrações de partículas na água e até mesmo indentificar espécies de plantas aquáticas infestantes.
METODOLOGIA Coleta de dados
Os dados foram obtidos através da instituição de Pesquisa Geológica dos Estados Unidos (USGS). Constam de imagens raster dos satélites Landsat 5 e Landsat 8. As datas variam de 2003 a 2014. A escolha das imagens foi baseada em uma maior representação do lapso temporal e a ausência de nuvens.
Os dados são fornecidos de forma gratuita obedecendo ao programa Landsat, que visa prover dados de sensoriamento remoto a cientistas e engenheiros para monitoramento e gestão dos recursos terrestres (USGS, 2000).
Na Tabela 1 são mostrados as datas de captura e o satélite de origem.
Tabela 1 – Relação data e Satélite. Fonte: USGS.
Data de Captura Satélite
01/08/2003 Landsat5 04/09/2004 Landsat5 13/07/2008 Landsat5 14/08/2008 Landsat5 27/07/2013 Landsat5 12/06/2014 Landsat5
Delimitação da área de estudo
Observados os limites das bordas dos lagos e a influência de plantas macrófitas aquáticas, foi delimitada a área que será estudada por zonas, onde a mesma leva em consideração a ultrapassagem do limite das bordas dos lagos conforme visto na Figura 2, com o intuito de evitar que algum pixel referente ao corpo d’água seja excluído.
Figura 2. Mapa das Zonas de Estudo. Fonte: Autores.
Análise dos dados
As imagens sofreram diversas análises, sendo elas a correção radiométrica e conversão dos níveis de pixel para valores de reflectância, para assim igualar os diferentes sensores e diferentes dados, NDWI e fatiamento para identificar os pixels relacionados com corpos d’água, seleção dos valores de reflectância pertencentes aos lagos e, por fim, a o cálculo da média dos pixels, em todo o processo foi o utilizado o software QGIS, versão 2.6.
Correção radiométrica e conversão dos níveis de pixel
Recomendada por diversos autores da área, a correção radiométria vem com o intuito de minimizar efeitos da atmosfera sobre os raios solares. A conversão para valores de reflectância é útil para padronizar os resultados das imagens de diferentes anos e diferentes sensores (SILVA et al. 2003).
Nessa etapa foi utilizado o plugin “Semi-Automatic Classification” disponível no repositório de complementos do QGIS. No plugin há a opção de fazer a conversão de níveis de cinza para reflectância de topo de atmosfera (TOA reflectance) .
5 NDWI e Fatiamento
Proposta por Gao (1996), o índice de diferença normalizada da água (NDWI) vem auxiliar na identificação de pixels pertencentes à água, o índice varia de -1 a 1, quanto mais próximo de 1 maior a probabilidade do pixel ser relacionado a água. Para isso foi utilizada a calculadora Raster, onde formúla foi processada pixel por pixel, com a sintaxe “(banda verde – banda do IV próximo)/(banda verde + banda do IV próximo)”. Então foi gerada uma nova imagem raster classificada de -1 a 1.
Na imagem gerada pelo NDWI, foram analisados os valores do pixel de imagem, retirando amostras dos pixels que há grande certeza que são de corpos d’água e amostras de pixel onde há certeza que não são de água, mas sim de solo, nuvem vegetação etc. Com esses dados foi realizado o fatiamento da imagem, novamente foi utilizada a calculadora raster do QGIS com a sintaxe “imagem NDWI < valor de corte”, por interpretação dos resultados, escolheu-se um valor de corte afim de separar o corpo d’água do restante da imagem. O resultado gerou um valor padrão booleano para cada pixel (1 para verdadeiro e 0 para falso). Os corpos d’água receberam o valor 1 e o restante o valor 0.
Seleção da Banda do Vermelho
Foi feita uma comparação entre a banda do vermelho e resultado final do NDWI. Os pixels do NDWI de valor 0 foram descartados na banda do vermelho. Na calculadora raster foi utilizada a seguinte sintaxe “banda do vermelho/imagem fatiada”, quando o pixel da banda do vermelho é dividido, o retorno da fórmula será nulo resultando somente a área pertencente ao espelho d’água.
Depois foi utilizada a ferramenta de corte entre as zonas dos lagos e a banda do vermelho resultante. Sobrando somente os valores de reflectância do vermelho de pixel relacionados aos lagos, eles foram somados e divididos pela frequência dos valores de reflectância dos pixels, retornando como resultado final a média dos valores de reflectância.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os dados obtidos após o processamento das imagens de satélite pela metodologia acima descrita são apresentados na Tabela 3.
Tabela 2 - Valores de reflectância na banda do vermelho, sobre os Lagos do PEUt.
Data Lago Bolonha Lago Água Preta
01/08/2003 0,0605 0,0713 04/09/2004 x 0,0138 13/07/2008 0,0506 0,0550 14/08/2008 0,0596 0,0682 27/07/2013 0,0344 0,0480 12/06/2014 x 0,1833
A partir desta tabela, foi gerado o Gráfico 1 que apresenta em forma de gráfico de linhas os resultados obtidos para cada lago. Para confecção do gráfico, os valores nulos tiveram que assumir o valor “0”, sendo que eles correspondem às imagens com baixo aproveitamento devido às nuvens ou à presença de macrófitas.
Gráfico 1 - Reflectância para o Lago Bolonha e Água Preta.
O Gráfico 1 apresenta uma aparente correlação dos valores de reflectância encontrados em ambos os lagos, mas não indica uma tendência global de queda ou subida. Com o intuito de tornar mais simples a análise dos dados, optou-se por retirar os valores fora da média. Assim, foi gerado o Gráfico 2, que apresenta os valores de reflectância obtidos para os Lagos Bolonha e Água Preta, excetuando-se os anos de 2004, 08/2013 e 2014.
Padrão Geral da Reflectância desconsiderando os Resultados Anômalos
Para identificar um padrão no comportamento da clorofila, foram eliminadas as imagens de 04/09/2004, de 14/08/2008 e de 12/06/2014, as quais apresentaram resultados anômalos. Ao desconsiderar os resultados anômalos encontrados, fixando nos demais resultados, observou-se o seguinte padrão, demonstrado no Gráfico 2.
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No Gráfico 2, é possível notar uma clara tendência de queda nos valores de reflectância, tanto no Lago Bolonha quanto no Lago Água Preta, sendo que este último apresentou valores maiores de reflectância, demonstrando uma menor concentração de clorofila comparada ao Lago Bolonha.
Dessa forma, tem-se que a concentração de nutrientes como nitrogênio e fósforo é mais elevada no Lago Bolonha do que no Água Preta.
No entanto, há uma correlação entre o padrão encontrado para ambos os lagos, o que demonstra que, de maneira geral, os eventos que influenciam no comportamento da clorofila afetam os Lagos Bolonha e Água Preta de forma conjunta.
Padrão Geral da Reflectância considerando os Resultados Anômalos
Como demonstrado no gráfico 1, a reflectância se comporta de modo não linear sendo que para ambos os Lagos gera uma ligeira subida em 14/08/2008 e um aumento abrupto de 281% da reflectância do Lago Água Preta em 12/06/2014.
Em frente à discrepância dos resultados é evidente que existe outro critério influenciando nos resultados da análise. Para correta identificação desses critérios e melhoramento do método a ser utilizado deve ser levar em conta inclusão de parâmetros logo abaixo citado.
Um repentino aumento no fluxo de sedimento nos lagos pode ter causado essa discrepância. Segundo Polidorio et. al (2004) as águas com elevado grau de sedimento em suspensão apresentarão refectâncias bem maiores que águas puras e menor que a reflectância captada.
No período da captura da imagem pode ter havido uma grande diminuição da carga de despejo provinda de esgoto, deixando mais escasso os nutrientes para as algas e consequente aumento da reflectância do vermelho.
Dados das imagens de satélite fornecidos pelo USGS, onde pode ter havido erros técnicos relacionados à calibração das imagens de satélite, o método de correção radiométrica e conversão de reflectância pode não ter sido o mais adaptado para o presente projeto.
Ainda que os Lagos Bolonha e Água Preta sejam de vital importância para o abastecimento hídrico da região metropolitana de Belém, o fenômeno da eutrofização apresenta-se como um grande risco. Métodos como a análise dos lagos através de imagens de satélite, tal como foi desenvolvido nesse trabalho, auxiliam no monitoramento da qualidade dos lagos, além de apresentar-se como uma alternativa a análises in loco.
No entanto, ao fazer o tratamento das imagens, foram obtidos valores anômalos cujas razões ainda não foram identificadas e podem ter relação tanto ao nível de contaminantes que o lago recebe quanto a, possivelmente, não ter sido utilizada a melhor metodologia para a análise. Posto isso, a análise de sedimentos do solo bem como a implementação de outros tipos de correções atmosférica poderiam ser apresentadas como alternativas.
Dessa forma, pôde-se identificar uma necessidade de estudos mais aprofundados para o assunto, sem, todavia, descartar-se a importância da análise desenvolvida no presente trabalho.
REFERÊNCIAS
GAO, B. C. (1996). NDWI - A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote sensing of environment 58(3), 257-266.
LORENZETTI, J. A. (1980). O sensoriamento remoto aplicado na estimativa da concentração de clorofila no mar. Boletim do Instituto Oceanográfico 29 pp. 223-225.
MANTELLI, L. BITENCOURT, M. (2011). Modelagem espectral de biomassa fitoplanctônica, com base em imagens Landsat 5/TM. In Anais do XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto pp. 5308.
OLIVI, P. COSTA, C. ESPÍNDOLA, E. BOTTA, C. (2008) A toxicidade em ambientes aquáticos: discussão e métodos de avaliação. Revista Química Nova 31(7) pp. 1820-1830.
POLIDORIO, A. M., IMAI, N. N., & TOMMASELLI, A. M. G. (2004) Índice indicador de corpos d’água para imagens multiespectrais. In Anais do I Simpósio de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação.
SODRÉ, S.S.V. (2007). Hidroquímica dos lagos Bolonha e Água Preta mananciais de Belém-Pará. Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais) – Universidade Federal do Pará, Museu Paraense Emilio Goeldi e Embrapa. Belém.
STREIT, N. CANTERLE, L. CANTO, M. HECKTHEUER, L. (2005). As clorofilas. Revista Ciência Rural 35(3) pp. 748-755.
