Os Sistemas Alarmes Água e o AlgaeMAp Rio são duas plataformas desenvolvidas pelo Lasa Águas/UFRJ, em parceria com o SiMCosta e o Geotec Hídrica /UFPEL, e têm como objetivo oferecer informações de parâmetros biogeoquímicos estimados a partir da cor da água através de sensoriamento remoto orbital, de forma a auxiliar no monitoramento da qualidade da água no Estado do Rio de Janeiro (ERJ). As plataformas, em estágio inicial de desenvolvimento, serão gradativamente aperfeiçoadas para atender às demandas operacionais e científicas do ERJ.

A plataforma Alarmes Água é uma plataforma de visualização de dados espaciais desenvolvida pelo LASA Águas/UFRJ, que reúne dados de sensores orbitais para análises de qualidade da água em regiões costeiras, tais como Turbidez e Clorofila-a. A versão beta aqui disponibilizada é o passo inicial para o desenvolvimento de uma plataforma que tem como objetivo futuro emitir alertas de níveis de parâmetros biogeoquímicos, que indicam poluição dos corpos hídricos costeiros e que podem ser prejudiciais à saúde humana e/ou à fauna marinha. 

Sentinel

Os satélites Sentinel-2 (A & B) e Sentinel-3 (A & B) pertencem à European European Space Agency (ESA), fornecendo imagens desde 2015/2017 através dos sensores MSI/OLCI. O Sentinel 2 possui uma resolução temporal de 5 dias e as bandas utilizadas nos produtos disponibilizados no Alarmes Água, possuem resolução espacial de 10 metros. O Sentinel 3 possui uma resolução temporal de 2/3 dias e as bandas utilizadas nos produtos disponibilizados no Alarmes Água possuem resolução espacial de 300 metros. 

MODIS (Terra)

Os sensores MODIS a bordo dos satélites Terra e Aqua, pertencem à National Aeronautics and Space Administration (NASA), e fornecem imagens desde 2000/2002. O sensor MODIS possui resolução temporal de 1 dia e as bandas utilizadas nos produtos disponibilizados no Alarmes Água possuem resolução espacial de 250 metros.

METODOLOGIA - VERSÃO BETA

MSI-Sentinel 2 e OLCI-Sentinel 3

As imagens do sensores MSI e OLCI são submetidas à correção atmosférica a partir do software ACOLITE  que é reconhecido pela comunidade científica como uma ferramenta adequada para análises de cor da água em corpos hídricos costeiros e de interiores. Os seguintes produtos globais são disponibilizados :

• Normalized Difference Chlorophyll Index (NDCI - Mishra et al., 2012);
• Concentração de Clorofila-a (Mishra et al., 2012);
• Turbidez (Nechad et al., 2009 para OLCI e Nechad et al., 2016 para MSI);
• Totais de Sólidos em Suspensão (Nechad et al., 2010/OLCI e Nechad et al., 2016 /MSI).

MODIS/TERRA

Produtos MODIS - TERRA (MODIS/061/MOD09GQ) são submetidos a correção da reflexão especular da luz solar na água (correção de glint) (Hedley et al., 2005). O algoritmo para a estimativa de Turbidez aplicado está em desenvolvimento (Faria de Sousa, 2023) e utiliza relações entre a reflectância no comprimento de onda 659 nm (banda 1) e dados in situ disponibilizados pelo Instituto Estadual do Ambiente (INEA) por meio de regressões lineares e não-lineares, validados por métricas estatísticas específicas para Baía de Guanabara e sua conexão com plataforma continental adjacente. 

DOCUMENTAÇÃO

B. NECHAD; K. G. RUDDICK; G. NEUKERMANS. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of turbidity in coastal waters. Proceedings Volume 7473, Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, and Large Water Regions 2009; 74730H (2009) https://doi.org/10.1117/12.830700

B. NECHAD, K. G. RUDDICK, Y. PARK. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of total suspended matter in turbid waters. Remote Sensing of Environment 114(4):854-866 (2010). DOI:10.1016/j.rse.2009.11.022

B. NECHAD; A. DOGLIOTTI; K. RUDDICK; D. DOXARAN. Particulate backscattering and suspended matter concentration retrieval from remote-sensed turbidity in various coastal and riverine turbid waters. Proceedings of ESA Living Planet Symposium, Prague, 9-13 May 2016, ESA-SP 740 1241nechad_with_header (naturalsciences.be)

HEDLEY, J. D.; HARBORNE, A. R.; MUMBY, P. J. Technical note: Simple and robust removal of sun glint for mapping shallow‐water benthos. International Journal of Remote Sensing, v. 26, n. 10, p. 2107–2112, 1 May 2005. https://doi.org/10.1080/01431160500034086

S. MISHRA; D. R. MISHRA. Remote Sensing of Environment Volume 117, 15 February 2012, Pages 394-406. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.10.016

L.F. S. Faria de Sousa. A long-term (2001-2022) climatological analysis of turbidity in the Guanabara Bay. Pesquisa em andamento no Programa de Pós-Graduação em Meteorologia (PPGM) relativo ao grau de mestre em meteorologia. 2023.

O AlgaeMAp Rio é uma plataforma de monitoramento da qualidade da água de corpos de águas de interior (Lagos e Lagoas) por sensoriamento remoto. O aplicativo foi construído nos moldes do AlgaeMAp (Lobo et al., 2021), mas voltado exclusivamente para os lagos e reservatórios do Estado do Rio de Janeiro. Similar ao AlgaeMAp, o AlgaeMAp Rio disponibiliza estimativas de concentração de Clorofila-a partir de 2018. A versão beta aqui disponibilizada inclui novos produtos, como estimativas de Turbidez e de Temperatura de Superfície.

Sentinel 2

Os satélites Sentinel-2A e Sentinel-2B pertencem à European European Space Agency (ESA), fornecendo imagens desde 2015 através do sensor MSI (MultiSpectral Instrument). A resolução temporal das imagens é de 5 dias, enquanto a resolução espacial é de 10 metros.

Landsat

Os satélites Landsat-8 e Landsat-9 pertencem conjuntamente à National Aeronautics and Space Administration (NASA) e à United States Geological Survey (USGS). Os sensores termais TIRS/TIRS-2 aqui utilizados fornecem imagens desde 2013/2021 com resolução temporal de 8 dias e espacial de 100 metros.

METODOLOGIA

A metodologia de estimativa de Clorofila-a segue as etapas descritas em (Lobo et al., 2021). Nesta versão beta, para a estimativa de turbidez é utilizado o algoritmo desenvolvido em Lobo et al. (2015). A Temperatura de Superfície utilizada é o produto desenvolvido pela National Aeronautics and Space Administration (NASA) a partir da plataforma Google Earth Engine (GEE - https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/landsat).

DOCUMENTAÇÃO

LOBO, F. D. L. et al. AlgaeMAp: Algae Bloom Monitoring Application for Inland Waters in Latin America. Remote Sensing, v. 13, n. 15, p. 2874, 22 jul. 2021. https://doi.org/10.3390/rs13152874

LOBO, F. D. L. et al. Time-series analysis of Landsat-MSS/TM/OLI images over Amazonian waters impacted by gold mining activities, Remote Sensing of Environment, v. 157, p 170-184, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.04.030.