Space-Temporal analysis of suspended sediment in low concentration reservoir by remote sensing

AUTOR(ES)
FONTE

RBRH

DATA DE PUBLICAÇÃO

02/05/2019

RESUMO

RESUMO O estudo de pequenos reservatórios e com baixa concentração de sedimentos em suspensão (CSS) ainda é um desafio para o sensoriamento remoto. Neste trabalho estimamos a CSS a partir das propriedades óticas da água e de imagens orbitais. Realizamos campanhas em datas escolhidas em função do calendário de passagem dos sensores, sazonalidade das chuvas e hidrograma do reservatório para coleta de amostras de água superficial e espectrorradiometria de campo. A calibração entre a CSS e o comportamento espectral gerou modelos de estimativa de CSS a partir de dados MODIS e Landsat 8, permitindo investigação do seu comportamento temporal e espacial. O modelo MODIS gerou uma série temporal de CSS desde 2000 a 2017, apresentando R2 = 0,8105 e RMSE% = 39,91%. O modelo Landsat 8 permitiu a análise espacial da CSS, apresentando R2 = 0,8352 e RMSE% = 15,12%. A combinação dos modelos propostos permitiu a análise temporal e espacial da CSS e seus relacionamentos com o regime de chuvas e variação de cota do reservatório do Descoberto (DF). Os resultados demonstraram que o uso de dados orbitais complementam as informações da CSS obtidas pelos métodos tradicionais de coleta e análise de qualidade da água em reservatórios de baixa CSS.ABSTRACT The study of small reservoirs with low suspended sediment concentration (CSS) is still a challenge for remote sensing. In this work we estimate CSS from the optical properties of water and orbital imagery. Campaigns were carried out at selected dates according to the calendar of sensor passages, rainfall seasonality and hydrograph of the reservoir for the collection of surface water samples and field spectroradiometry. The calibration between CSS and spectral behavior generated CSS estimation models from MODIS and Landsat 8 data, allowing investigation of their temporal and spatial behavior. The MODIS model generated a time series of CSS from 2000 to 2017, presenting R2 = 0.8105 and RMSE% = 39.91%. The Landsat 8 model allowed the spatial analysis of CSS, with R2 = 0.8352 and RMSE% = 15.12%. The combination of the proposed models allowed the temporal and spatial analysis of the CSS and its relationships with the rainfall regime and the quota variation of the Descoberto reservoir (DF). The results showed that the use of orbital data complements the CSS information obtained by the traditional methods of collecting and analyzing water quality in low CSS reservoirs.

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