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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA
CENTRO DE CIÊNCIAS NATURAIS E EXATAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOGRAFIA E
GEOCIÊNCIAS
SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO AO
ESTUDO DO COMPORTAMENTO ESPECTRAL DA
ÁGUA NO RESERVATÓRIO PASSO REAL – RS
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
Aline Biasoli Trentin
Santa Maria, RS, Brasil – 2009
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SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO AO ESTUDO DO
COMPORTAMENTO ESPECTRAL DA ÁGUA NO
RESERVATÓRIO PASSO REAL – RS
por
Aline Biasoli Trentin
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado do Programa de Pós-Graduação
em Geografia, Área de Concentração em Análise Ambiental e Dinâmica
Espacial, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito
parcial para obtenção do grau de
Mestre em Geografia.
Professor Orientador: Dr. Waterloo Pereira Filho
Santa Maria, RS, Brasil
2009
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA
CENTRO DE CIÊNCIAS NATURAIS E EXATAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOGRAFIA E
GEOCIÊNCIAS
A Comissão Examinadora, abaixo assinada,
aprova a Dissertação de Mestrado
SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO AO ESTUDO DO
COMPORTAMENTO ESPECTRAL DA ÁGUA NO RESERVATÓRIO
PASSO REAL – RS
elaborada por
Aline Biasoli Trentin
como requisito parcial para obtenção do grau de
Mestre em Geografia
Comissão Examinadora:
_____________________________
Waterloo Pereira Filho, Dr. (UFSM)
(Presidente/Orientador)
__________________________________
Nilton Nobuhiro Imai, Dr. (UNESP/Presidente Prudente)
___________________________________
Roberto Cassol, Dr. (UFSM)
Santa Maria, 28 de Outubro de 2009.
AGRADECIMENTOS
A Deus – pela proteção.
A Universidade Federal de Santa Maria – pela possibilidade de cursar um Ensino de
Pós-Graduação gratuito e de qualidade.
Aos meus pais – pelos ensinamentos de vida, pelo apoio em momentos difíceis, pelos
conselhos, pela paciência, pelo amor e carinho que nunca deixaram faltar; aos meus
irmãos – pela ajuda, carinho e apoio em todas as etapas deste curso; e ao meu namorado
– pela compreensão, paciência e carinho em todos os momentos.
Ao professor e orientador Waterloo Pereira Filho – pelo companheirismo, amizade,
responsabilidade e dedicação na orientação desta pesquisa.
Aos colegas do Laboratório de Geotecnologias – pela aprendizagem, apoio, incentivo e
amizade em todos os momentos.
Aos verdadeiros amigos – pelo fato de existirem e estarem sempre presentes.
Ao Programa de Cooperação Acadêmica (PROCAD)/CAPES – pelo apoio na busca de
conhecimentos com o mestrado-sanduíche no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
em São José dos Campos; em disciplina concentrada na Universidade Estadual Paulista
de Presidente Pudente; e em eventos científicos.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) – pelo
apoio através do Projeto Universal n. 484712/2007-1.
RESUMO
Dissertação de Mestrado
Programa de Pós-Graduação em Geografia e Geociências
Universidade Federal de Santa Maria
SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO AO ESTUDO DO
COMPORTAMENTO ESPECTRAL DA ÁGUA NO
RESERVATÓRIO PASSO REAL – RS
AUTORA: ALINE BIASOLI TRENTIN
ORIENTADOR: WATERLOO PEREIRA FILHO
Santa Maria, 28 de Outubro de 2009
A construção de reservatórios para fins de geração de energia ou controle de fluxo de água
gera alterações em ambiente de rios e provoca modificações nas características do ambiente
fluvial. Nesse contexto, o sensoriamento remoto é uma ferramenta que torna possível a
aquisição de informações para análise espacial e temporal de ambientes aquáticos. Este
trabalho apresenta o estudo sobre o comportamento espectral da água no reservatório Passo
Real - RS, localizado na bacia hidrográfica do Rio Jacuí, a fim de avaliar os fatores
condicionantes às diferenças espectrais na água. Para isso, a metodologia compreendeu a
coleta de dados espectrais em campo com a utilização de espectroradiômetro no mês de
setembro de 2008; dados orbitais a partir de imagem do satélite Landsat para o mês de abril de
2009 e de dados limnológicos para os meses de setembro de 2008, fevereiro, abril e junho de
2009 (total de sedimentos em suspensão (TSS), clorofila-a (Chl-a), disco de Secchi (DS),
potencial hidrogeniônico (pH), condutividade elétrica (CE), carbono orgânico (CO) e
temperatura da água). Além disso, realizou-se a simulação de respostas espectrais a partir dos
dados limnológicos. Os resultados encontrados mostraram a distribuição das variáveis
limnológicas de acordo com o período do ano e com os setores do reservatório. Observou-se
que a transparência da água possui uma relação inversamente proporcional a presença de
sólidos suspensos, sendo que estas variáveis estão bastante relacionadas aos setores do
reservatório, principalmente nos afluentes e na área próxima ao dique. A presença de sólidos
em suspensão no Rio Jacuí, principalmente, refletiu na reflectância da água observada nos
espectros de campo e nos dados orbitais. Porém, as correlações entre dados limnológicos e os
dados espectrais de campo se mostraram pouco significativas, sendo que as melhores
correlações foram encontradas entre os dados orbitais e limnológicos. No entanto, os dois
conjuntos de dados (espectros de campo e orbitais) demonstraram a mesma tendência para os
resultados. Em síntese, a utilização de dados espectrais de campo e orbitais são ferramentas
importantes e que podem ser utilizadas como soluções viáveis para a análise das feições de
reflectância da água e sua relação com dados limnológicos.
Palavras-chave: Comportamento espectral, reservatório, variáveis limnológicas.
ABSTRACT
Master Dissertation
Program of Post Graduation on Geography
Federal University of Santa Maria – Brazil
REMOTE SENSING APPLIED TO THE STUDY ON WATER
SPECTRAL BEHAVIOR IN PASSO REAL – RS RESERVOIR
AUTHORA: ALINE BIASOLI TRENTIN
ADVISOR: WATERLOO PEREIRA FILHO
Santa Maria, October 28
th
, 2009
The building of reservoirs for energy generation and water flow control generated river
environmental changes as well as modifications on fluvial environment. In such context,
remote sensing is a tool that enables spatial analysis and temporal aquatic environmental
information acquisition. This research present a study on water spectral behavior in Passo
Real reservoir, that is located in the Jacuí River watershed, in Rio Grande do Sul state, Brazil.
Such study aims to evaluate leading factors to water spectral differences. The methodology
comprehends spectral data collection on field by the use of spectroradiometer in September
2008; orbital data collection by Landsat satellite image in April 2009 and limnological data in
September 2008, February, April and June 2009 ( total of sediments in suspension (TSS),
Chlorophyll-a (Chl-a), Secchi disk (SD), hydrogenionic potential (pH), electrical conductivity
(EC), organic carbon (CO) and water temperature. Besides that, one realized a simulation of
spectral answers based on limnological data. The results show that the distribution of
limnological variables is in accordance with the times of the year and reservoir sections. One
noticed that water transparency is in an inverse proportionality in relation to solids in
suspension, taking into account that such variables are quite related to reservoir sections,
mainly, to tributary that are close to dike areas. The presence of solids in suspension in the
Jacuí River has mainly reflected in water reflectance that was observed in field specters and
orbital data. However, correlations between limnological and field spectral data appeared to
be less meaningful, once the best correlations were found between orbital and limnological
data. Nevertheless, both groups of data (spectra field and orbital) exhibited the same trend to
results. In sum, the use of field spectral and orbital data is an important tool that may be used
as a possible solution for the analysis of reflectance appearance of the water and its
relationship with limnological data.
Key-Words: Spectral behavior, reservoir, limnological variables.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1.1 – Mapa de localização do Reservatório Passo Real. ............................................... 15
Figura 2.1 – Processos da radiação solar na atmosfera e na interface ar/água. ........................ 22
Figura 2.2 – Curva de espalhamento (A) e absorção (B) da água pura. ................................... 23
Figura 2.3 – Coeficiente de absorção dos principais constituintes presentes na água. ............. 25
Figura 2.4 – Curvas espectrais com diferentes concentrações de sedimentos em suspensão
medidos em Unidade de Turbidez Nefelométrica (NTU). ....................................................... 27
Figura 2.5 – Espectro de reflectância com diferentes concentrações de clorofila-a no Lago
Kinneret. ................................................................................................................................... 29
Figura 2.6 – Etapas da remoção do contínuo espectral. ........................................................... 32
Figura 3.1 – Fluxograma da metodologia do trabalho.............................................................. 35
Figura 3.2 – Classificação por fatiamento das bandas 2 e 3 do satélite Landsat 5 TM –
imagem do dia 16 de março de 2008 do reservatório Passo Real. ........................................... 36
Figura 3.3 – Localização dos pontos amostrais no reservatório Passo Real. ........................... 37
Figura 4.1 – Representação das diferentes tonalidades da cor da água no reservatório Passo
Real – RS indicadas pelos números correspondentes aos pontos amostrais distribuidos no
mapa. ........................................................................................................................................ 51
Figura 4.2 – Precipitação diária em 30 dias anteriores aos trabalhos de campo nos meses de
setembro de 2008 e fevereiro, abril e junho de 2009................................................................ 53
Figura 4.3 – Distribuição da CE no reservatório nos meses de setembro de 2008 e fevereiro,
abril e junho de 2009. ............................................................................................................... 54
Figura 4.4 – Espacialização da CE no reservatório nos meses de Setembro de 2008 e
Fevereiro, Abril e Junho de 2009. ............................................................................................ 55
Figura 4.5 – Distribuição do pH no reservatório nos meses de setembro de 2008 e fevereiro,
abril e junho de 2009. ............................................................................................................... 56
Figura 4.6 – Distribuição do COD no reservatório nos meses de fevereiro, abril e junho de
2009. ......................................................................................................................................... 57
Figura 4.7 – Espacialização do COD no reservatório nos meses de Fevereiro (A), Abril (B) e
Junho (C) de 2009. ................................................................................................................... 57
Figura 4.8 – Distribuição da Transparência no reservatório nos meses de setembro de 2008,
fevereiro, abril e junho de 2009. ............................................................................................... 58
Figura 4.9 – Espacialização da transparência da água no reservatório nos meses de Setembro
de 2008 e Fevereiro, Abril e Junho de 2009. ............................................................................ 59
Figura 4.10 – Distribuição da temperatura no reservatório nos meses de setembro de 2008,
fevereiro, abril e junho de 2009. ............................................................................................... 60
Figura 4.11 – Espacialização da temperatura da água no reservatório nos meses de Setembro
de 2008 e Fevereiro, Abril e Junho de 2009. ............................................................................ 61
Figura 4.12 – Distribuição do TSS no reservatório nos meses de setembro de 2008, fevereiro,
abril e junho de 2009. ............................................................................................................... 62
Figura 4.13 – Espacialização do TSS no reservatório nos meses de Setembro de 2008 e
Fevereiro, Abril e Junho de 2009. ............................................................................................ 64
Figura 4.14 – Distribuição da Chl-a no reservatório nos meses de fevereiro, abril e junho de
2009. ......................................................................................................................................... 65
Figura 4.15 – Espacialização da Chl-a no reservatório nos meses de Fevereiro (A), Abril (B) e
Junho (C) de 2009. ................................................................................................................... 65
Figura 4.16 – Reflectância da água no reservatório Passo Real no mês de setembro de 2008 –
as linhas verticais no gráfico indicam o patamar de reflectância. ............................................ 68
Figura 4.17 – Correlograma das variáveis DS e TSS com a reflectância em setembro de 2008
.................................................................................................................................................. 71
Figura 4.18 – Diagrama de dispersão entre razão de bandas (680/590nm) e DS (a) e razão de
bandas (680/590nm) e TSS (b). ................................................................................................ 72
Figura 4.19 – Diagrama de dispersão entre diferença de bandas (590-680nm) e DS (a) e
diferença de bandas (590-680nm) e TSS (b). ........................................................................... 72
Figura 4.20 – Primeira derivada da reflectância para setembro de 2008. ................................ 74
Figura 4.21 – Correlograma das variáveis DS e TSS com base na primeira derivada da
reflectância em setembro de 2008 ............................................................................................ 75
Figura 4.22 – Remoção do contínuo para os dados de reflectância de setembro de 2008. ...... 76
Figura 4.23 – Diagrama de dispersão entre profundidade de banda (740nm) e DS (a) e
profundidade de banda (740nm)e TSS (b). .............................................................................. 77
Figura 4.24 – Reflectância em nível de cinza das bandas 1, 2, 3 e 4 do Landsat TM5 em
04/04/2009. ............................................................................................................................... 78
Figura 4.25 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real adquiridas na imagem
Landsat 04/04/2009. ................................................................................................................. 80
Figura 4.26 – Correlograma das variáveis TSS, COD, Chl-a, DS, SOS e SIS com base na
reflectância da água adquirida nas bandas 1, 2, 3 e 4 da imagem Landsat TM5 de 04/04/2009
.................................................................................................................................................. 81
Figura 4.27 – Remoção do contínuo para os dados de reflectância de abril de 2009. .............. 83
Figura 4.28 – Fatiamento das bandas 2 e 3 do satélite Landsat TM5 de 04/04/2009............... 84
Figura 4.29 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real simuladas no WASI para
fevereiro de 2009. ..................................................................................................................... 86
Figura 4.30 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real simuladas no WASI para
abril de 2009. ............................................................................................................................ 87
Figura 4.31 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real simuladas no WASI para
junho de 2009. .......................................................................................................................... 87
LISTA DE TABELAS
Tabela 1.1 – Porcentagem da área alagada nos municípios atingidos pelo reservatório .......... 15
Tabela 3.1 – Tipos de dados utilizados de acordo com cada período de análise ...................... 36
Tabela 4.1 – Valores médios, mínimos e máximos das variáveis limnológicas no reservatório
Passo Real. ................................................................................................................................ 67
Tabela 4.2 – Variáveis TSS e DS nos pontos amostrais no reservatório no mês de
setembro/2008. ......................................................................................................................... 70
Tabela 4.3 – Dados de correlação de Spearman entre variáveis limnológicas e razão e
diferença de bandas no mês de setembro de 2008. ................................................................... 73
Tabela 4.4 – Dados da correlação entre variáveis limnológicas e razão de bandas (b4/b3) para
o mês de abril 2009. .................................................................................................................. 82
Tabela 4.5 – Dados da correlação entre variáveis limnológicas e profundidade de banda
(660nm) para o mês de abril 2009. ........................................................................................... 83
SUMÁRIO
CAPÍTULO I .......................................................................................................................... 13
1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................. 13
1.1 Localização e caracterização da área de estudo ............................................................ 14
1.2 Organização do documento ............................................................................................. 16
CAPÍTULO II ......................................................................................................................... 17
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ..................................................................................... 17
2.1 Limnologia ......................................................................................................................... 17
2.2 Sensoriamento Remoto..................................................................................................... 18
2.2.1 Princípios Físicos do Sensoriamento Remoto ................................................................. 18
2.2.2 Integração alvo e sensor .................................................................................................. 19
2.2.3 Níveis de coleta de dados ................................................................................................ 20
2.2.4 Comportamento espectral de alvos .................................................................................. 21
2.2.4.1 Comportamento espectral da água ................................................................................ 21
2.3 Propriedades Ópticas da Água e seus Constituintes ..................................................... 24
2.3.1 Sólidos em Suspensão ..................................................................................................... 26
2.3.2 Fitoplâncton ..................................................................................................................... 28
2.3.3 Matéria Orgânica Dissolvida ........................................................................................... 29
2.4 Processamento de imagens ............................................................................................... 30
2.4.1 Correção atmosférica ....................................................................................................... 30
2.5 Tratamento de dados espectrais ...................................................................................... 31
2.5.1 Análise Derivativa ........................................................................................................... 31
2.5.2 Remoção do Contínuo ..................................................................................................... 32
2.5.3 Razão e diferença de bandas ............................................................................................ 33
2.6 Water Color Simulator (WASI) ...................................................................................... 33
2.7 Análise estatística entre dados espectrais e limnológicos .............................................. 34
CAPÍTULO III ....................................................................................................................... 35
3. METODOLOGIA ............................................................................................................... 35
3.1 Definição dos pontos amostrais e dos períodos de análise ............................................ 36
3.2 Aquisição e processamento da imagem Landsat ........................................................... 37
3.2.1 Correção geométrica ........................................................................................................ 38
3.2.2 Atenuação atmosférica .................................................................................................... 38
3.2.3 Classificação da imagem ................................................................................................. 39
3.3 Trabalho de campo ........................................................................................................... 39
3.3.1 Coleta de dados de reflectância ....................................................................................... 40
3.3.2 Variáveis limnológicas .................................................................................................... 41
3.3.2.1 Total de sólidos suspensos ............................................................................................ 41
3.3.2.2 Carbono orgânico dissolvido ........................................................................................ 42
3.3.2.3 Transparência da água .................................................................................................. 43
3.3.2.4 Condutividade elétrica .................................................................................................. 44
3.3.2.5 Temperatura da água .................................................................................................... 44
3.3.2.6 Clorofila-a .................................................................................................................... 44
3.3.3 Espacialização das variáveis limnológicas ...................................................................... 45
3.3.4 Dados de precipitação ...................................................................................................... 45
3.4 Simulação Water Color Simulator (WASI) ................................................................... 46
3.5 Processamento dos dados de reflectância ....................................................................... 46
3.5.1 Remoção do contínuo ...................................................................................................... 47
3.5.2 Análise derivativa ............................................................................................................ 48
3.5.3 Razão e diferença de bandas ............................................................................................ 48
3.6 Técnicas estatísticas .......................................................................................................... 49
CAPÍTULO IV ........................................................................................................................ 51
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES ..................................................................................... 51
4.1 Dados limnológicos ........................................................................................................... 52
4.1.1 Condutividade elétrica ..................................................................................................... 54
4.1.2 Carbono orgânico dissolvido ........................................................................................... 56
4.1.3 Transparência da água ..................................................................................................... 58
4.1.4 Temperatura da água ....................................................................................................... 60
4.1.5 Total de sólidos em suspensão ........................................................................................ 62
4.1.6 Clorofila-a ....................................................................................................................... 63
4.2 Discussão dos dados limnológicos ................................................................................... 66
4.3 Dados espectrais de campo .............................................................................................. 68
4.3.1 Espectros de reflectância de campo ................................................................................. 68
4.3.2 Razão e diferença de bandas ............................................................................................ 71
4.3.3 Análise derivativa ............................................................................................................ 73
4.3.4 Remoção do contínuo ...................................................................................................... 75
4.4 Dados espectrais da imagem ............................................................................................ 77
4.4.1 Espectros de reflectância da imagem ............................................................................... 77
4.4.2 Razão de bandas .............................................................................................................. 82
4.4.3 Remoção do contínuo ...................................................................................................... 82
4.4.4 Classificação da imagem ................................................................................................. 83
4.5 Water Color Simulator (WASI) ...................................................................................... 85
CAPÍTULO V ......................................................................................................................... 89
5. CONCLUSÕES ................................................................................................................... 89
CAPÍTULO VI ........................................................................................................................ 91
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................. 91
CAPÍTULO I
1. INTRODUÇÃO
A água é um dos recursos que está sendo atingido e consequentemente sofrendo
alterações em suas características naturais. As diferenças entre as condições da água em meios
aquáticos podem ser percebidas em relação às transformações que ocorrem nesses ambientes,
como por exemplo, na construção de reservatórios com objetivos diversos, entre eles a
geração de energia elétrica. Os reservatórios que atingem grandes áreas provocam impactos e
modificações significativas referentes a fauna, flora, na qualidade da água e alteram o fluxo
normal do ambiente fluvial.
Segundo Kallio et. al. (2001), as águas de lagos são opticamente complexas, sendo que
as concentrações de substâncias opticamente ativas variam entre esses ambientes, devido
principalmente a diferença na origem das substâncias que podem estar vinculadas a erosão
devido a falta de preservação do entorno. Como exemplo disso, a acumulação de sedimentos
pode indicar o potencial da estrutura, ou a vida útil do reservatório (THORNTON, 1990).
Para o estudo especificadamente do recurso água, destaca-se a utilização de técnicas,
como o Geoprocessamento, que propicia ao pesquisador realizar análises sobre as principais
características deste recurso e como estas se comportam frente a um desequilíbrio ocasionado
no meio ambiente local. Dessa forma, pode-se considerar como principal instrumento o
Sensoriamento Remoto com dados adquiridos em campo ou a nível orbital, o qual aliado aos
Sistemas de Informações Geográficas permite a aquisição e manipulação de dados para a
investigação de determinado fenômeno.
O Sensoriamento Remoto como um intrumento de análise dos recursos terrestres, é
utilizado de diferentes maneiras dependendo dos objetivos a serem alcançados. Nesta
pesquisa considera-se o comportamento espectral de alvos com ênfase no ambiente aquático,
o qual apresenta características bastante distintas em relação a outros alvos, uma vez que a
energia refletida pela água é consideravelmente menor. Ainda assim, ocorrem faixas
espectrais onde apenas uma característica dominante está presente, representada
principalmente por materiais dissolvidos e em suspensão nos corpos hídricos, sendo o
sensoriamento remoto espectral útil para determinar a qualidade das águas interiores.
14
Nesse sentido, esta pesquisa é parte de um projeto maior que engloba a caracterização
espectral e limnológica de ambientes lênticos no Rio Grande do Sul com abordagem espaço-
temporal. Outros trabalhos estão sendo desenvolvidos com este pressuposto, porém com
objetivos diferentes, como a relação das variáveis espectrais e limnológicas com o uso e
ocupação das bacias hidrográficas que deságuam no reservatório e com a precipitação.
Nessa pesquisa o objetivo principal consiste no estudo do comportamento espectral da
água no reservatório Passo Real, por meio da utilização e análise de dados de sensoriamento
remoto, com o propósito de avaliar os fatores condicionantes às diferenças espectrais na água,
como os dados limnológicos, em uma das principais bacias hidrográficas do Estado do Rio
Grande do Sul, o Rio Jacuí. Especificamente os objetivos são:
- Analisar a composição espectral da água no Reservatório Passo Real por meio de
curvas de reflectância com a utilização de espectrorradiômetro e imagem de sensores remotos;
- Discutir as características limnológicas que podem causar as diferenças espectrais na
água do reservatório;
- Correlacionar dados de reflectância e dados limnológicos a fim de estabelecer as
variáveis que contribuem nas características específicas do reservatório.
- Simular espectros de reflectância da água a partir de dados limnológicos no Water
Color Simulator (WASI);
1.1 Localização e caracterização da área de estudo
O reservatório Passo Real considerado o maior lago artificial do Rio Grande do Sul está
localizado em uma das principais bacias hidrográficas do estado, a Bacia Hidrográfica do Rio
Jacuí, situada no centro-norte do estado (Figura 1.1). A extensão deste corpo de água varia em
função do nível da água aproximando-se de 220 km², alagando área de sete municípios
conforme a Tabela 1.1. É a maior área alagada do leito deste rio, com contribuição de três
afluentes principais, o Rio Jacuí propriamente, o Rio Jacuí-Mirim e o Rio Ingaí.
Dentre os municípios atingidos pelo reservatório Passo Real, Fortaleza dos Valos teve a
maior área alagada, de 46,5% do município. A partir dessa porcentagem os municípios são
beneficiados com compensação financeira, onde é calculada e destinada parte da renda
adquirida pela utilização do recurso hídrico e concessão da energia que é gerada e distribuída.
A formação do reservatório Passo Real e a construção da usina hidrelétrica com seis
comportas foi inaugurada em 1973 e faz parte de um sistema de geração de eletricidade
15
concedida pela CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica). A potência energética do
reservatório é de 158 MW, utilizando um volume útil de água em janeiro de 2009 de 88,95%.
Possuiu uma vazão natural afluente medida no período de junho de 2005 a junho de 2006 de
36m
3
/s em função do período de estiagem. Porém este reservatório ainda garante o
fornecimento de água para três reservatórios à jusante, sendo Jacuí, Itaúba e Dona Francisca.
Figura 1.1 – Mapa de localização do Reservatório Passo Real.
Organização: Trentin, A, 2009.
Tabela 1.1 – Porcentagem da área alagada nos municípios atingidos pelo reservatório
Municípios atingidos Área alagada (%)
Fortaleza dos Valos 46,52
Salto do Jacuí 21,18
Campos Borges 14,32
Quinze de Novembro 14,19
Ibirubá 2,06
Alto Alegre 1,10
Selbach 0,60
Fonte: Nota técnica – ONS, 2006.
16
Em relação as características físicas e geográficas do local de estudo, o reservatório
Passo Real esta situado no planalto médio Riograndense, na região do Alto Jacuí, com relevo
predominantemente de colinas suaves. O relevo é um dos condicionantes para a prática da
agricultura com culturas de soja, milho e trigo que são predominantes nos municípios do
entorno do reservatório e em algumas áreas que deveriam ser preservadas.
Os primeiros colonizadores da região que faz parte da Rota das Terras, onde se situam
os municípios que tiveram parte de sua área alagada pelo lago da barragem Passo Real, são
italianos e alemães vindos da região da Quarta Colônia de Imigração Italiana e do Vale do
Taquari. Com a construção do lago da barragem os municípios optaram pelo desenvolvimento
do turismo, porém de acordo com Pereira Filho e Galvão (1997) à montante do reservatório as
áreas são intensamente agricultáveis, suscetíveis as práticas de preparo e plantio do solo.
1.2 Organização do documento
O Capítulo I trás a apresentação da dissertação, que foi desenvolvida a partir dos
assuntos referentes ao tema, os objetivos, bem como algumas considerações sobre a área de
estudo. Esta dissertação está composta por mais cinco capítulos. No Capítulo II realizou-se
uma revisão bibliográfica que contém tópicos sobre os estudos de limnologia, sensoriamento
remoto com seus aspectos físicos, e o comportamento espectral de alvos abordando
principalmente as características ópticas dos ambientes aquáticos. No Capítulo III estão
descritas todas as etapas realizadas para a obtenção dos resultados, como a coleta dos dados, o
processamento e a análise. No Capítulo IV são apresentados os resultados da pesquisa. No
Capítulo V as considerações finais e por fim as referências bibliográficas no Capítulo VI.
CAPÍTULO II
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Limnologia
O conceito de limnologia refere-se ao estudo de ambientes aquáticos continentais. Até
1950 as pesquisas tinham caráter descritivo sobre a tipologia dos lagos e as relações de causa
e efeito que se observavam. Após essa data as pesquisas passaram a conter fases
experimentais em campo e em laboratório, principalmente devido ao avanço da tecnologia.
Atualmente as técnicas matemáticas e estatísticas auxiliam no conhecimento das interrelações
entre os componentes dos ecossistemas aquáticos (ESTEVES, 1998).
A formação de lagos pode ter diversas origens, sendo uma o represamento de rios
formando reservatórios para diferentes finalidades como a geração de energia. De acordo com
Esteves (1998), lagos são “corpos d’água interiores sem comunicação direta com o mar e suas
águas tem em geral baixo teor de íons dissolvidos, quando comparadas às águas oceânicas”.
A construção de reservatórios implica em diferentes mecanismos físicos que ocorrem no
ambiente, como os processos de movimento e mistura de matéria particulada e dissolvida.
Esses mecanismos dentro de um corpo de água resultam em transportes físicos que
influenciam nas características do ambiente, como na temperatura e luz.
A distribuição espacial dos sedimentos é diferenciada em lagos e reservatórios. Em
lagos a distribuição é equitativa em direção as bordas do ambiente. Os reservatórios
geralmente recebem maior contribuição de seus tributários, o que promove o desenvolvimento
de gradientes químicos e físicos dentro de reservatórios implicando na produtividade
biológica e na qualidade da água. Nesse caso, os sedimentos suspensos e outras matérias
particuladas são advindos em maior quantidade em eventos de chuva e consequente elevação
do fluxo dependendo da dimensão longitudinal do reservatório (FORD, 1990; THORNTON,
1990).
O transporte e a deposição de sedimentos são processos dominantes em reservatórios
influenciando na resposta ecológica do sistema. O transporte de material para lagos e
reservatórios pode ser influenciado por fatores como a forma e a localização da bacia fluvial e
18
a sazonalidade devido às condições de uso e cobertura da terra em épocas de chuva,
interceptando ou não a carga de sedimentos para o sistema (THORNTON, 1990).
2.2 Sensoriamento Remoto
A partir da década de 1960 o sensoriamento remoto aparece nas pesquisas científicas e
seu conceito era restrito a aquisição de informações de um objeto sem contato físico com ele.
A partir da evolução da tecnologia de aquisição de dados essa técnica passou a ser
conceituada como a utilização de modernos sensores para a aquisição, processamento e
transmissão de dados com objetivo de estudar o ambiente terrestre por meio do registro e
análise das interações entre a radiação eletromagnética e os alvos da superfície (NOVO,
1998).
Para entender a conceituação da técnica sensoriamento remoto, é necessário o estudo
entre os elementos que fazem parte do processo: a energia, o objeto e o sensor, integrados
pela radiação eletromagnética. A energia proveniente do sol, utilizada no caso dos estudos
referentes aos recursos naturais, se destaca como fonte de energia eletromagnética; o objeto
refere-se ao alvo ou elemento do qual se extrai a informação; e o sensor corresponde ao
instrumento que coleta e registra a informação refletida ou emitida pelo objeto.
A energia captada e utilizada pelos sensores é a radiação eletromagnética, representada
pelo espectro eletromagnético, o qual possui regiões com diferentes comprimentos de onda.
As faixas mais utilizadas pelos sensores para estudos relacionados aos recursos naturais estão
entre as regiões do visível e do infravermelho, correspondentes as faixas de comprimento de
onda entre 0,38 – 0,72μm, região do visível, onde o olho humano pode diferenciar as cores, e
entre 0,72 – 3,0μm, região do infravermelho próximo e médio, onde detecta-se o calor
(NOVO, 1998; FLORENZANO, 2002).
2.2.1 Princípios Físicos do Sensoriamento Remoto
Quando se utiliza um dado de sensor remoto, precisa-se entender uma das áreas mais
importantes do Sensoriamento Remoto, a radiometria espectral, que é definida como a medida
quantitativa da intensidade de radiação. Por meio da radiometria é que se diferencia o
19
comportamento espectral de cada objeto possível de identificação em uma imagem, neste caso
utilizando a radiação eletromagnética que ele apresenta (NOVO, 1998; MENESES, 2001).
As principais medidas radiométricas ligadas a técnica do sensoriamento remoto referem-
se a irradiância, radiância, absortância, reflectância e transmitância. A irradiância corresponde
ao fluxo de energia que incide sobre uma determinada superfície por unidade de área. A
radiância é determinada pelo fluxo radiante por ângulo que deixa uma fonte em uma dada
direção por unidade de área (SLATER, 1980; NOVO, 1998).
O fluxo radiante ao incidir sobre o alvo pode apresentar três formas de interação,
absortância, reflectância e transmitância. A absortância se refere a razão entre o fluxo de
energia absorvido e a energia incidente em uma superfície. A reflectância é dada pela
quantidade de energia refletida em razão da energia que incide na superfície. E a
transmitância é a razão entre o fluxo transmitido pelo fluxo incidente numa dada superfície
(NOVO, 1998).
2.2.2 Integração alvo e sensor
A radiação dos objetos terrestres é emitida em diferentes magnitudes e composições
espectrais. Independente da fonte, a radiação detectada pelos sensores remotos percorre
determinada distância na atmosfera. O efeito do sinal recebido pelo sensor varia devido as
condições da atmosfera, com as diferentes distâncias percorridas pela radiação, a magnitude
do sinal da energia recebida pelo sensor e o comprimento de onda envolvido (LILLESAND e
KIEFER, 1994).
Em função da natureza variada dos efeitos atmosféricos, a atmosfera pode interferir na
intensidade, composição e mudança da distribuição espectral da radiação disponível em
qualquer sistema sensor. Estes efeitos são causados principalmente por mecanismos de
espalhamento e absorção atmosféricos (LILLESAND e KIEFER, 1994; KIRK, 1994;
BARBOSA et. al., 2003).
O espalhamento atmosférico é a difusão da radiação por partículas na atmosfera. É
classificado de acordo com a interação entre a radiação e o tamanho das partículas presentes
na atmosfera, que variam de tamanho como as moléculas de água até poeira e gotículas. Em
um determinado tamanho de partícula a radiação será espalhada em comprimentos de onda
específicos do espectro eletromagnético, sendo que quanto menores as partículas o
20
espalhamento tende as regiões do espectro com menores comprimentos de onda (ZULLO JR,
1994).
A absorção atmosférica é outro mecanismo de interação entre a atmosfera e a radiação
eletromagnética. Para Zullo Jr (1994) a absorção atmosférica ocorre quando as moléculas
presentes na atmosfera, principalmente ozônio, gás carbônico e vapor de água, absorvem a
radiação em diversos comprimentos de onda, resultando na perda de energia incidente na
superfície.
2.2.3 Níveis de coleta de dados
A intensidade do sinal registrado por determinado sensor depende, além das
características do alvo e da configuração do sensor, da altitude do sensor que está sendo
utilizado (NOVO, 1998). Em estudos de sensoriamento remoto, os dados podem ser obtidos
por meio de sensores orbitais, aerotransportados ou terrestres. A partir dessa diferença é que
se determinam as formas de análise dos dados e o nível de informação a ser obtida.
Os sensores podem ser classificados quanto a forma de utilização ou não de energia
própria (MOREIRA, 2005). Em sensores de radar, por exemplo, a energia para o
imageamento de alvos é advinda do próprio sensor, caracterizando um sensor ativo. Em
contrapartida, satélites como o Landsat e outros, e os espectroradiômetros, não possuem fonte
de energia própria, sendo denominados sensores passivos.
A espectroscopia de campo consiste na interrelação entre as características espectrais
dos objetos e seus atributos biofísicos medidos em ambiente de campo (MILTON, 1987). Os
espectroradiômetros medem a energia eletromagnética refletida pelos objetos em diferentes
comprimentos de onda, resultando em curvas espectrais. Nos corpos de água, a radiância tem
interferência dos fenômenos de absorção e espalhamento dado pelos constituintes presentes na
água, da radiância do céu refletida no corpo aquático e dos reflexos de radiação solar
causados pela movimentação da água (STEFFEN, 1996).
Em dados orbitais a energia refletida pelo alvo da superfície até o sensor é modificada
pelos processos que ocorrem na atmosfera, na trajetória da radiação. Nesse caso, a
interferência provém de moléculas presentes na atmosfera e que afetam a qualidade do dado.
21
2.2.4 Comportamento espectral de alvos
Na definição dada por profissionais que atuam na aplicação do Sensoriamento Remoto
em estudos de recursos naturais, o comportamento espectral de alvos é o estudo da
reflectância espectral de recursos como a vegetação, solos, minerais e rochas, água, entre
outros.
Para o estudo e interpretação do comportamento espectral dos recursos naturais é
necessário o conhecimento das condições em que os dados são tomados para que possam ser
avaliados os fatores que interferem na resposta do alvo, como a geometria do imageamento, o
método de aquisição, os parâmetros atmosféricos e os que são relativos ao alvo (NOVO,
1998). Para Milton (1987) a geometria da radiação utilizada em medidas de campo está ligada
a posição da fonte (fluxo incidente) e do sensor, resultando na função de distribuição da
reflectância bi-direcional para representar a reflectância espectral de alvos naturais.
Para Meneses (2001), existem três fatores que dificultam as interpretações espectrais nas
imagens de sensores remotos, como a largura e a posição do espectro das bandas utilizadas
pelo sensor, a radiação refletida da superfície dos materiais, como também a influência da
atmosfera e a variação do ângulo de visada em função da reflexão dos materiais.
A fim de estudar mais detalhadamente os aspectos referentes à feição de um objeto na
superfície por meio da utilização das imagens de sensoriamento remoto, utiliza-se a
espectroradiometria, definida por Meneses (2001) como a medida da distribuição da energia
radiante por um objeto. Assim, a medida de reflectância pode ser obtida através das curvas de
reflectância, registrada por espectroradiômetros ou ainda por meio de imagens orbitais.
Conforme o mesmo autor, as imagens interpretadas por meio da análise espectral trazem
maiores níveis de segurança de informações em relação aos dados adquiridos pelas técnicas
baseadas em atributos espaciais.
2.2.4.1 Comportamento espectral da água
Existe grande diferença entre o comportamento espectral da água em relação aos demais
alvos da superfície, uma vez que a energia refletida por ela é consideravelmente menor que de
outros alvos, sendo este o fator de maior relevância na diferenciação a partir de estudos por
imagens de satélite (NOVO, 2001). O fato é que o comportamento espectral da água
caracteriza-se por baixos valores de radiância concentrados numa faixa de radiação entre 350
22
e 700nm considerada variável. A maior parte da radiação refletida corresponde às
informações dos compostos que estão presentes devido ao espalhamento múltiplo que ocorre
no corpo d’água, ilustrado na Figura 2.1 (DEKKER, 1993; NOERNBERG et. al., 1996;
BARBOSA, 2005).
Numa comparação entre os sistemas aquáticos e sistemas terrestres, a diferenciação das
componentes radiativas é importante, pois a energia proveniente da água é baixa. A radiação
que atinge o sensor possui componentes advindos do espalhamento pela atmosfera, da
reflexão especular da radiação solar direta e difusa, e do fluxo de radiação emergente da água,
o qual traz informações sobre as substâncias em suspensão na coluna d’água, sendo o único
de interesse (STEFFEN, 1996; RUDORFF, 2006).
Figura 2.1 – Processos da radiação solar na atmosfera e na interface ar/água.
Fonte: Adaptado de Barbosa, 2005.
Da mesma forma, Novo (2001) avalia que no caso específico da água, a interpretação
dos dados é mais complexa devido a interferência atmosférica na região de maior penetração
da luz na água, a transmitância variável e alta em função das diferentes profundidades, aos
componentes opticamente ativos no corpo hídrico que apresentam espectros semelhantes e à
reflectância da água que é baixa em termos de volume e alta na superfície quando afetada por
outros fatores.
A água possui comportamento espectral distinto de acordo com as formas como se
apresenta: líquida, sólida ou gasosa. A água líquida apresenta reflectância (menor que 10%)
em comprimentos de onda na faixa do visível (entre 0,38 - 0,70μm), sendo que nas demais
23
regiões do espectro óptico há absorção da radiação incidente. A água em estado sólido
apresenta reflectância em comprimentos de onda diversos, alcançando alta reflectância (80%)
entre 0,7 e 1,2μm e decrescendo para valores variáveis e inferiores a 20% de reflectância em
comprimentos de onda acima de 1,4μm. Para a água no estado gasoso a reflectância se
mantém alta (aproximadamente em 70%) em todo o espectro óptico, porém apresentando
algumas bandas de absorção em 1,0, 1,3 e 2,0μm (NOVO, 1998).
De acordo com Sturm (1980) o espalhamento da água pura é determinado
principalmente pela matéria orgânica e inorgânica em suspensão, enquanto a absorção é
influenciada pela matéria dissolvida. Da mesma forma, Esteves (1998), Dekker (1993), Novo
(2001) e Barbosa et. al. (2003), concordam ao afirmar que o comportamento espectral da água
pura é determinado pelo espalhamento das moléculas nos comprimentos de onda mais curtos,
correspondendo ao coeficiente de absorção mínimo entre 400-600nm, aumentando na região
do infravermelho próximo, enquanto o coeficiente de espalhamento é máximo na região do
azul e se anula exponencialmente em direção ao infravermelho (Figura 2.2).
Figura 2.2 – Curva de espalhamento (A) e absorção (B) da água pura.
Fonte: Dekker (1993).
Com a combinação dos coeficientes de absorção e espalhamento entre os parâmetros da
água, Kirk (1994) considera que o espalhamento da luz em águas naturais é dominado pela
presença de partículas, sendo que estas aumentam o espalhamento em proporção à
concentração de partículas suspensas. As pesquisas realizadas por Dekker (1993) e Kirk
(1994) concluíram que ocorrem faixas espectrais onde apenas uma característica dominante
está presente, sendo o sensoriamento remoto espectral útil para determinar a qualidade das
24
águas interiores. Esses processos são produzidos por materiais dissolvidos e em suspensão
nos corpos hídricos. A presença de matéria orgânica dissolvida desloca o máximo de
reflectância espectral para o verde-amarelo, enquanto que a matéria inorgânica em suspensão
resulta num deslocamento do pico de reflectância em direção ao vermelho.
2.3 Propriedades Ópticas da Água e seus Constituintes
A partir de medidas provenientes dos instrumentos de sensoriamento remoto é realizado
o estudo da inferência de variáveis relacionadas à qualidade da água, de acordo com a análise
das feições espectrais da radiação solar refletida pelo volume de água em subsuperfície
(LONDE et. al., 2006; BINDING et. al., 2007).
Nas águas naturais, o comportamento da resposta espectral depende da concentração e
das características em função da presença de determinados constituintes, principalmente
sedimentos suspensos e dissolvidos, fitoplâncton e matéria orgânica (ESTEVES, 1998;
NÓBREGA, 2002; HELLWEGER et. al., 2004). De maneira similar, Kirk (1994); Binding et.
al. (2007) compreendem que a radiação visível de um corpo natural de água é determinada
pelas propriedades ópticas inerentes a partir dos constituintes opticamente ativos (COAs) que
se encontram dentro d'água.
No entanto, sistemas aquáticos de águas continentais apresentam características óticas
complexas que normalmente apresentam a combinação de diversos COAs. Porém, em alguns
casos a influência de apenas um determinado COA auxilia a identificar e compreender de que
forma as feições existentes nos espectros de reflectância podem estar relacionadas a
determinadas substâncias (DIAS et. al., 2005; RUDORFF, 2006; BINDING et. al., 2007).
O efeito das diferenças entre as composições das substâncias opticamente ativas
presentes na água resulta em propriedades ópticas inerentes de absorção e o espalhamento da
radiação eletromagnética, indicando a distinção de assinaturas espectrais para cada tipo de
água. Esteves (1998) descreve que a radiação absorvida pela água é máxima em maiores
comprimentos de onda como o vermelho e infravermelho, decrescendo em direção a região do
azul. Esse coeficiente é influenciado tanto pelas próprias moléculas de água como pelas
substâncias húmicas dissolvidas, organismos clorofilados e partículas em suspensão.
Na Figura 2.3 está representado o coeficiente de absorção dos principais constituintes
presentes na água em comparação com a água pura de acordo com Bukata et. al. (1991). O
coeficiente de absorção dos sólidos suspensos apresenta-se maior em comprimentos de onda
25
menores, decrescendo até um pico mínimo próximo a 570nm e após aumentando novamente.
Para o carbono orgânico dissolvido, medida da matéria orgânica, o coeficiente de absorção é
semelhante aos sólidos suspensos, maior em menores comprimentos de onda e decrescendo
em direção a região do vermelho. O coeficiente de absorção da clorofila-a é baixo,
apresentando maiores valores em menores comprimentos de onda decrescendo suavemente
até um pico mínimo próximo a 600nm.
Figura 2.3 – Coeficiente de absorção dos principais constituintes presentes na água.
Fonte: Bukata et. al. (1991).
Barbosa (2005) entende que a parte da radiação que é absorvida se transforma em
energia que aquece o corpo d’água ou é utilizada pela fotossíntese, enquanto a radiação que
entra em contato com as partículas dentro do corpo d’água é espalhada e altera os
comprimentos de onda da radiação que chega ao sensor. A magnitude dessas propriedades é
diretamente influenciada pela composição da massa de água.
Para Kirk (1994) o aumento da concentração de partículas suspensas em um corpo
d’água trás como consequência o aumento do coeficiente de retroespalhamento. Assim ocorre
uma relação diretamente proporcional entre o fluxo de energia detectado pelo sensor e o
26
coeficiente de retroespalhamento, enquanto uma relação inversamente proporcional ocorre
para o coeficiente de absorção (NOVO, 2001).
Outras propriedades ópticas são as aparentes e compreendem o coeficiente de atenuação
difusa, a reflectância irradiante de subsuperficie e a reflectância medida pelo sensor
(MOBLEY, 2004; BARBOSA, 2005). Essas propriedades são dependentes da direção do
fluxo de energia, do ângulo de elevação solar e da refração causada pelas ondas na superfície
da água (PREISENDORFER, 1986).
2.3.1 Sólidos em Suspensão
Os sólidos presentes em um corpo hídrico podem causar danos a vida aquática quando
ocorre a sedimentação ou retenção de bactérias e resíduos no leito dos rios destruindo
organismos que fornecem alimentos aos peixes. Além disso, altos teores de sais minerais
como sulfato e cloreto estão associados a corrosão em sistemas de distribuição e ao sabor na
água (CETESB, 2001).
A partir de medidas coletadas em campo com o auxílio de espectrorradiômetro é
possível determinar a influência de constituintes na resposta espectral da água. Em relação ao
total de sólidos em suspensão (TSS), a resposta está associada a uma faixa ampla do espectro,
principalmente um patamar na região entre 600 e 700nm, aumentando a reflectância na região
do infravermelho de acordo com o aumento da concentração e do tipo do sedimento (SOUZA,
et. al., 1991; NOVO, 1998; ARRAUT et. al., 2005; RUDORFF et. al., 2005).
A análise de sólidos suspensos na água também foi estudada por Goodin et. al. (1993)
utilizando análise derivativa em dados de alta resolução espectral. Na Figura 2.4 é apresentada
a variação das curvas de reflectância de um corpo d’água em função do acréscimo da
concentração de material em suspensão. A forma das curvas permanece semelhante em toda a
faixa (400-900nm), porém a amplitude entre a reflectância máxima e a feição de absorção
aumenta. Ocorre um deslocamento do máximo de reflectância em direção aos maiores
comprimentos de onda e maior distanciamento entre as curvas na faixa entre 550-700nm.
Para Ritchie et. al. (1976) o melhor ajuste entre a reflectância e a concentração de
sedimentos suspensos ocorre na faixa entre 700-800nm. Em pesquisa desenvolvida por Lodhi
et. al. (1998), concluíram que a faixa do espectro entre 700-900nm (infravermelho próximo) é
a mais adequada para estimar a concentração de sedimentos, uma vez que nesta faixa o
27
aumento gradativo de sedimentos, aumenta de maneira uniforme a reflectância do corpo
aquático.
Figura 2.4 – Curvas espectrais com diferentes concentrações de sedimentos em suspensão medidos em Unidade
de Turbidez Nefelométrica (NTU).
Fonte: Adaptado de Goodin et. al., 1993.
Em relação ao estudo propriamente da avaliação da qualidade da água no reservatório
Passo Real, um exemplo dos trabalhos pioneiros na área de estudo foi desenvolvido por
Pereira Filho e Galvão (1997), estudando a relação entre a reflectância da água obtida em
campo e orbital com a concentração de sedimentos. Neste trabalho os dados mostraram
concordância entre os valores de reflectância dos sensores utilizados e as correlações
realizadas entre os dados de reflectância e sedimentos demonstraram tendência de quanto
maior a concentração de sedimentos, maior a reflectância.
Em experimento de laboratório desenvolvido por Novo et. al. (1989) estudando a
relação dos efeitos da geometria de visada e do comprimento de onda entre a reflectância e a
concentração de sedimentos suspensos mostrou que as relações positivas variaram com o
comprimento de onda e o ângulo de visada do sensor, principalmente em nadir e entre 0.55-
0.65µm e 0.75µm.
O TSS compõe dois tipos diferentes de sedimentos em suspensão, os orgânicos (SOS) e
inorgânicos (SIS). Os sedimentos orgânicos em suspensão estão relacionados principalmente
à cor da água. A alteração da cor da água deve-se a forte absorção da radiação
28
eletromagnética nos menores comprimentos de onda da faixa do visível, principalmente na
região do azul. Com várias bandas de absorção sobrepondo-se, estes compostos apresentam
uma curva de absorção semelhante a matéria orgânica dissolvida, com valores altos no
ultravioleta e azul, decrescendo até o verde e valores muito baixos no vermelho
(MANTOVANI e NOVO, 1996; NOVO, 2001).
Uma concentração típica de sedimentos inorgânicos não favorece o espectro de absorção
da luz que depende das propriedades químicas do material, porém ocorre intensamente o
espalhamento da radiação. Com o aumento da concentração de material inorgânico, a forma
da curva do pico principal de reflectância tende a se apresentar mais íngreme devido ao
aumento da sua altura (KIRK, 1994).
2.3.2 Fitoplâncton
O fitoplâncton é um dos elementos responsáveis pela absorção da luz no meio aquático
em função dos elementos utilizados para a fotossíntese, principalmente a clorofila-a. As
propriedades de absorção do fitoplâncton fazem com que o aumento da concentração de algas
acarreta a diminuição da reflectância da água na região do azul, passando o máximo de
reflectância para a região do verde e um aumento da energia refletida no vermelho devido a
fluorescência de clorofila-a (DEKKER, 1993; NOVO, 2001; BARBOSA, 2005).
Dekker (1993) analisando os espectros de absorção da água com presença de toda a
matéria particulada (orgânica e inorgânica)suspensa na água, encontrou picos de absorção
mais acentuados em 438nm e 676nm referentes a clorofila-a. Em estudo realizado por Han
(2005) utilizando dados de espectrometria de campo e a primeira derivada dos dados,
concluiu que ocorrem regiões de absorção espectrais específicas (630–645nm, 660–670nm,
680-687nm e 700- 735nm) que demonstra a concentração de clorofila-a.
Gitelson et. al. (1994) em estudo realizado para diferentes concentrações de clorofila no
Lago Kinneret encontrou o máximo de reflectância entre 560-570nm atribuído a mínima
absorção de todos os pigmentos de fitoplâncton, sendo que o aumento da concentração da
clorofila vincula-se diretamente ao aumento da reflectância. Próximo a 600nm a reflectância
espectral apresentou declive nítido atribuído ao coeficiente de absorção de pura água (Figura
2.5).
29
Figura 2.5 – Espectro de reflectância com diferentes concentrações de clorofila-a no Lago Kinneret.
Fonte: Gitelson et. al., 1994.
2.3.3 Matéria Orgânica Dissolvida
A matéria orgânica como substância húmica é uma das formas de encontrar o carbono
orgânico dissolvido na água e é originada principalmente pela decomposição de organismos
vivos terrestres ou aquáticos, principalmente o fitoplâncton durante sua senescência
(ESTEVES, 1998). A grande variabilidade de substâncias que podem interferir na composição
da matéria orgânica também pode ter gerado as diversas denominações para matéria orgânica
dissolvida, como “gilvin”, substância amarela, compostos húmicos totais, entre outros
(MANTOVANI, 1993).
A matéria orgânica dissolvida no meio aquático interfere no coeficiente de absorção do
fluxo de energia, alterando a cor da água pura. Mobley (2004) descreve a curva de absorção
da matéria orgânica ou substância amarela, onde estas substâncias absorvem muito pouco na
região do vermelho, aumentando nas faixas de menores comprimentos de onda, podendo se
apresentar significante no azul e ultravioleta.
Quando há o aumento da concentração dessas substâncias na água como em áreas
litorâneas ou interiores onde principalmente ocorre a descarga de solo para o interior do corpo
de água, a curva espectral tende a deslocar o máximo de reflectância que ocorreria na região
do azul para as regiões do verde e vermelho, fazendo com que a cor da água passe a se
apresentar amarelada (BRICAUD et. al., 1981; NOVO, 2001).
30
2.4 Processamento de imagens
A utilização de dados de sensoriamento remoto para diferentes fins provocou uma
crescente evolução de técnicas na área de tratamento desses dados, principalmente em função
da aquisição da informação devido a interação que ocorre entre o alvo em superfície e a
atmosfera. As imagens utilizadas para análises de dados sobre os alvos da superfície
dependem de algumas etapas para que possam representar os fenômenos que se deseja
estudar.
Uma etapa anterior ao processamento de imagens é o pré-processamento, que consiste
na preparação do dado para ser interpretado. Nessa fase ocorre a correção geométrica,
atmosférica e radiométrica das imagens de satélite. Na fase de processamento ocorre a
classificação da imagem, onde o pesquisador pode ou não influenciar na determinação de
temas para auxiliar no resultado final a ser interpretado.
2.4.1 Correção atmosférica
Os dados de sensores orbitais têm contribuição dos constituintes presentes na atmosfera,
como gases e particulados, uma vez que a radiação recebida pelo sensor para caracterizar os
alvos da superfície interage com essa dinâmica da atmosfera (LATORRE et. al., 2002). O
deslocamento da energia, da fonte de radiação para o alvo e deste para o sensor, interage com
os componentes que estão presentes na atmosfera. Devido a essa interação, ocorrem os
fenômenos de absorção e espalhamento da energia, causado pelas moléculas de gases e
particulados.
A fim de diminuir os efeitos causados pela interação da energia com a atmosfera,
existem métodos de correção atmosférica que visam a melhoria da qualidade dos dados,
principalmente quando se relaciona uma data de aquisição com outra ou uma banda espectral
de um sensor com outra (ZULLO JR, 1994).
Alguns métodos físicos trabalhados na literatura são: Modelo 5S (ZULLO JR, 1994;
LATORRE et. al., 2002), 6S (LATORRE et. al., 2002), MODTRAN (LATORRE et. al.,
1998; LATORRE et. al., 2002; CARVALHO JR et. al., 2005) e LOWTRAN (MUKAI, 1990;
LATORRE et. al., 2002). Esses métodos são caracterizados pela teoria da transferência
radiativa, a qual expressa a interação da radiação com a matéria, definindo como a presença
31
de partículas opticamente ativas na atmosfera pode afetar a propagação da radiação devido ao
espalhamento ou absorção (ECHER et. al., 2001).
2.5 Tratamento de dados espectrais
Para atender aos estudos e interpretações dos dados de espectros de reflectância
coletados em campo ou a partir das imagens de satélite atenuados os ruídos da atmosfera,
procedem-se algumas técnicas que favorecem a visualização de feições específicas contidas
nos dados, entre elas análise derivativa, remoção do contínuo e razão e diferença de bandas.
2.5.1 Análise Derivativa
O método da análise derivativa compreende o realce de feições que se destacam na
assinatura espectral de um alvo, tanto em picos de reflectância como bandas de absorção. Essa
técnica calcula uma taxa de mudança da reflectância em relação ao comprimento de onda
(RUNDQUIST et. al., 1996; HAN, 2005). O conceito de derivada por aproximação finita, que
compreende a diferença de reflectância de acordo com uma resolução de banda finita, foi
aplicada a dados hiperespectrais por Tsai & Philpot (1998).
Diversos são os trabalhos realizados na área de sensoriamento remoto com dados
espectrais que utilizaram técnicas de análise derivativa considerando as variáveis
limnológicas sedimentos suspensos e clorofila, entre eles: Chen et. al., 1992; Goodin et. al.,
1993; Rundquist et. al., 1996; Arraut et. al., 2005; Han, 2005; Rudorff et. al., 2006, 2007;
Giardino et. al., 2007.
Em experimento de laboratório Chen et. al. (1992) concluíram que a utilização da
primeira derivada é viável para estimar a reflectância da água em relação a concentração de
sedimentos em suspensão. Neste experimento com a aplicação da primeira derivada, a
reflectância da água aumentou na primeira feição de absorção (525nm) e diminuiu na segunda
e terceira feição de absorção (725nm e 825nm, respectivamente) em função do aumento da
concentração de sedimentos.
Goodin et. al. (1993) mostraram que a primeira derivada da reflectância da água
apresenta valores mais altos ao longo do espectro para valores de turbidez mais altos e um
ordenamento da reflectância em 720nm. Na correlação apresentada entre a primeira derivada
32
em 720nm e sólidos suspensos mostrou alta correlação (r = 0,95). Já a segunda derivada
aplicada aos mesmos dados mostra valores muito baixos e remove os efeitos dos sólidos
suspensos.
Han (2005) em estudo sobre a concentração de clorofila-a concluiu que os espectros de
primeira derivada mostram as características de absorção mesmo em condições de vento e
efeitos de onda na superfície da água. Rundquist et. al. (1996) correlacionou a primeira
derivada da reflectância com diferentes concentrações de clorofila-a, encontrando a
correlação mais significativa (r = 0.9948) em 690nm para as maiores concentrações e para
menores concentrações em 483nm (r = 0.98).
2.5.2 Remoção do Contínuo
A remoção do contínuo compreende a normalização de uma ou mais feições de absorção
do espectro a partir da ligação entre os picos de máxima reflectância do espectro original, ou
seja, o contínuo aparente no espectro de reflectância é modelado como uma função
matemática usada para isolar uma feição de absorção particular para fins de análise e é
removido pela divisão deste pelo espectro de reflectância (CLARK E ROUSH, 1984;
KOKALY E CLARK, 1999; CARVALHO JR et. al., 2003). Este procedimento resulta na
comparação da absorção com valor de base comum considerando altura e largura da feição, a
qual apresenta valores entre 0 e 1 (Figura 2.6).
Figura 2.6 – Etapas da remoção do contínuo espectral.
Fonte: Adaptado de Carvalho Jr et. al., 2003.
Como no método de análise derivativa, a remoção do contínuo também está relacionada
ao realce de determinadas feições espectrais, compreendendo o realce de bandas de absorção.
33
Porém comparavelmente a análise derivativa, ainda são poucos os trabalhos desenvolvidos
utilizando a análise de remoção do contínuo e estão associados as correlações entre as
profundidades de banda determinadas a partir das feições de absorção da reflectância e algum
constituinte presente na água.
2.5.3 Razão e diferença de bandas
As operações entre bandas, especificamente nesse trabalho a divisão e a subtração, são
utilizadas para realçar as diferenças espectrais caracterizando as feições de uma curva
espectral (REIS et. al., 2005). Uma grande parte da bibliografia existente nessa temática está
relacionada a imagens de satélite com objetivo de aumentar o contraste entre solo e vegetação,
caracterizando os índices de vegetação (NANNI e DEMATTÊ, 2006).
A aplicação desta técnica em corpos hídricos segue o mesmo objetivo de realce
espectral em determinadas feições. No entanto, busca-se correlacionar esse resultado com os
constituintes presentes na água que podem estar interferindo e variando a resposta espectral
que determina as feições da assinatura espectral (LONDE et. al, 2006).
2.6 Water Color Simulator (WASI)
O simulador de cor da água (WASI) é uma ferramenta desenvolvida para analisar e
simular espectros comuns, sendo sensível aos diversos tipos de água (GEGE, 2001). Esta
ferramenta utiliza modelos de princípios físicos da interação entre a água e o sensoriamento
remoto, bem como parâmetros dos constituintes opticamente ativos da água. De acordo com
Gege (2005) os principais modelos de espectros utilizados são: absorção, atenuação,
reflectância especular, reflectância irradiante, reflectância de sensoriamento remoto,
reflectância de fundo, irradiância descendente e radiância ascendente.
O modelo de espectro utilizado para esta pesquisa é a reflectância de sensoriamento
remoto que é conceituada por Mobley (1994) como a razão entre a radiância ascendente pela
irradiância descendente numa determinada direção (Equação 1), sendo esta uma propriedade
óptica aparente que depende do campo de luz (GEGE, 2005).
34
R
rs
(θ,Φ;λ) = L
u
(θ,Φ;λ)
E
d
(λ)
(1)
Sendo:
R
rs
(θ,Φ;λ) = reflectância de sensoriamento remoto medida em uma direção por
comprimento de onda;
L
u
(θ,Φ;λ) = radiância da água em uma direção por comprimento de onda;
E
d
(λ) = energia incidente na água em um determinado comprimento de onda.
2.7 Análise estatística entre dados espectrais e limnológicos
Em estudos de sensoriamento remoto utilizam-se diferentes técnicas que visam
complementar informações ou permitir análises mais confiáveis. Nesse sentido ocorre a busca
por procedimentos e métodos estatísticos que possam auxiliar na interpretação e comparações
entre dados de sensoriamento remoto e limnologia, principalmente por meio de análises
estatísticas como correlações e regressões.
Há situações em que algumas variáveis podem apresentar-se altamente correlacionadas
sem qualquer relação de causa e efeito, pois as causas são obtidas pelo conhecimento dos
processos envolvidos. De acordo com Callegari-Jacques (2003) a correlação é uma medida da
intensidade de associação entre duas variáveis quantitativas e é calculado por meio do
coeficiente de correlação. A associação entre o conjunto de dados quantificado por meio do
grau de correlação entre as amostras, retorna um valor r que varia entre -1 (correlação
negativa perfeita) e +1 (correlação positiva perfeita).
Considerando a relação entre as variáveis, uma função pode explicar a variação de Y em
X, dada por y = A + Bx. A regressão linear simples também conhecida como coeficiente de
determinação, é o quadrado do coeficiente de correlação e fornece o valor médio de
variabilidade de uma variável em função da outra (CALLEGARI-JACQUES, 2003). O
diagrama de dispersão mostra a comparabilidade entre duas variáveis e a dispersão nos pares
de amostras, onde uma variável X pode ou não ser explicada por uma variável Y.
CAPÍTULO III
3. METODOLOGIA
O desenvolvimento da pesquisa iniciou com a busca de referencial teórico sobre os
aspectos relevantes ao trabalho. Em seguida definiu-se a área de estudo, o reservatório Passo
Real, o qual está inserido no contexto de um projeto maior que contempla o estudo deste e
outros reservatórios na bacia hidrográfica do Rio Jacuí. Posteriormente, seguiu-se a sequencia
metodológica representada na Figura 3.1. Os itens apresentados estão descritos no decorrer do
texto.
Figura 3.1 – Fluxograma da metodologia do trabalho.
36
3.1 Definição dos pontos amostrais e dos períodos de análise
Em função da indisponibilidade de equipamento para coleta dos dados em um ano
hidrológico e de acordo com a possibilidade de realizar trabalho de campo para coleta de
dados necessários para o desenvolvimento deste estudo, definiram-se quatro períodos de
coleta nos meses de setembro de 2008, fevereiro, abril e junho de 2009, contemplando
períodos do ano específicos de acordo com o calendário agrícola. Na Tabela 3.1 estão
distribuídos os tipos de dados utilizados na análise de acordo com os períodos escolhidos.
Com a definição dos períodos de análise realizou-se a classificação por fatiamento das
bandas 2 e 3 do satélite Landsat 5 TM no software Spring 4.3 (Figura 3.2) na data de 16 de
março de 2008, com a finalidade de determinar os pontos amostrais no reservatório. A partir
do resultado escolheram-se aleatoriamente trinta e um pontos que contemplassem todas as
diferenças espectrais encontradas no corpo d’água (Figura 3.3).
Tabela 3.1 – Tipos de dados utilizados de acordo com cada período de análise
Mês
Tipo de dado
Setembro/2008 Fevereiro/2009 Abril/2009 Junho/2009
Dados limnológicos
Espectros da imagem
Espectros de campo
Espectros simulados
Figura 3.2 – Classificação por fatiamento das bandas 2 e 3 do satélite Landsat 5 TM – imagem do dia 16 de
março de 2008 do reservatório Passo Real.
Fonte: Adaptado de Pereira Filho, et. al., 2008.
37
Figura 3.3 – Localização dos pontos amostrais no reservatório Passo Real.
3.2 Aquisição e processamento da imagem Landsat
Para os períodos de análise definidos selecionaram-se imagens do satélite Landsat
TM5 mais próximas a data de trabalho de campo não ultrapassando o prazo de um mês
considerando o mesmo período para análise de precipitação. Então, adquiriu-se a imagem do
satélite Landsat 5 TM com resolução espacial de 30 metros no site da Divisão de
Processamento de Imagem (DPI) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).
38
Escolheu-se as bandas 1, 2, 3 e 4 em função das suas características especificas para o estudo
de corpos hídricos.
Ao buscar imagens de satélite nas datas em que ocorreram os trabalhos de campo
encontraram-se problemas relacionados a cobertura de nuvens no mês de setembro e fevereiro
dificultando a análise, sendo que por este motivo não se utilizaram estas imagens. Para o mês
de junho a imagem disponível correspondia a data de 22 de maio, porém não utilizou-se esta
devido a impossibilidade da realização da atenuação dos efeitos da atmosfera possivelmente
em função do ângulo de elevação solar. Dessa forma analisou-se somente a imagem de
satélite correspondente a data de 04 de abril de 2009, a qual possuía menor cobertura de
nuvens e data próxima ao trabalho de campo realizado no mês de abril.
3.2.1 Correção geométrica
A correção geométrica compreende o ajustamento de uma cena por meio da aquisição
de pontos de controle em uma imagem ou carta topográfica já georreferenciada, tendo por
objetivo localizar a cena em determinado espaço ligada a uma projeção cartográfica.
Este procedimento se realizou no software Envi 4.5 selecionando-se as quatro bandas
(1, 2, 3 e 4) da imagem do mês de abril. Em seguida selecionou-se o menu map – registration
– image to image. A partir desta etapa se utilizou uma imagem georreferenciada da mesma
área correspondente ao mês de julho de 2007 para a aquisição dos pontos de controle,
localizando as coordenadas correspondentes na imagem a ser georreferenciada.
3.2.2 Atenuação atmosférica
Utilizou-se o método de atenuação atmosférica com o propósito de corrigir os efeitos
da atmosfera que prejudicam o produto final de reflectância na imagem. No software Envi 4.5
selecionou-se as bandas do sensor TM do mês de abril em imagem radiância para corrigir a
atenuação da atmosfera. No módulo Flaash utilizando o algoritmo de correção Modtran 4+
definiram-se alguns parâmetros para o modelo de atenuação, entre eles: coordenadas centrais
da cena; tipo de sensor; altitude do sensor; tamanho do pixel; data e hora da imagem; altitude
da área (reservatório); modelo atmosférico (tropical); modelo de aerossóis (rural) e
visibilidade da atmosfera (70km).
39
Com a aplicação da técnica de atenuação atmosférica são corrigidos os efeitos sobre o
alvo. Posteriormente os pixels da imagem são transformados para nível de reflectância e então
coletados os espectros de reflectância da água nas quatro bandas selecionadas.
3.2.3 Classificação da imagem
A etapa de classificação é uma fase do processamento de imagem onde são agrupados
padrões semelhantes. Nesta pesquisa optou-se por realizar a classificação do corpo hídrico
pelo método de fatiamento com o auxilio do software Envi 4.5, resultando na
compartimentação aquática do reservatório de acordo com o valor de reflectância da água.
Este método corresponde a uma classificação de imagem simples, pois é aplicado apenas em
uma banda espectral.
A imagem processada corresponde a data de 04 de abril de 2009, devido a
proximidade da data de trabalho de campo e em função de não apresentar cobertura de nuvens
na área de interesse da cena. Escolheu-se as bandas 2 e 3 da imagem para realizar o
processamento, pois de acordo com Novo (2008) a banda 2 tem maior sensibilidade a
reflectância no verde e a banda 3 possibilita distinguir solo exposto, características que podem
influenciar na reflectância do corpo d’água.
Para a etapa de classificação da imagem, na ferramenta Overlay – density slice
selecionou-se primeiramente a banda 2 e se definiram as classes dos valores de reflectância de
acordo com o valor mínimo e máximo da matriz de reflectância (0 e 28%, respectivamente)
encontrado no corpo de água da banda selecionada. Após a definição dos parâmetros aplicou-
se a classificação, a qual permitiu definir os principais compartimentos aquáticos do
reservatório nesta banda. O mesmo procedimento e a definição dos mesmos parâmetros se
utilizou para a classificação da banda 3.
3.3 Trabalho de campo
Os trabalhos de campo se realizaram nos meses de setembro de 2008, fevereiro, abril e
junho de 2009, nos quais se coletaram as medidas de reflectância da água in situ (setembro),
as amostras de água para realizar as medidas de variáveis limnológicas em laboratório
(setembro, fevereiro, abril e junho) e fotografias digitais para a comprovação das diferenças
40
na cor da água. A coleta dos dados no mês de setembro realizou-se em apenas uma porção do
reservatório incluindo os afluentes Jacuí e Jacuí Mirim e a mistura desses ambientes
totalizando oito pontos amostrais. Nos demais trabalhos de campo os dados adquiridos
correspondem aos trinta e um pontos amostrais pré-definidos pela compartimentação aquática,
com auxilio de GPS (Global Position System) para localização.
3.3.1 Coleta de dados de reflectância
A coleta dos dados espectrais coletados em campo no mês de setembro de 2008 se
realizou a partir do espectroradiômetro FieldSpec® HandHeld, fornecido pelo INPE. A
metodologia de coleta dos espectros de reflectância para a superfície da água é descrita por
Steffen et. al. (1993). Em todos os pontos amostrais onde são coletados os espectros de
reflectância exige-se a calibração e em seguida a otimização do espectroradiômetro apontando
o detector para uma placa de referência com cobertura de sulfato de bário. Na coleta do fator
de reflectância da água o espectroradiômetro é ajustado para realizar a tomada de pelo menos
três espectros de reflectância a fim de minimizar os efeitos da movimentação da superfície.
Após a calibração e otimização anterior a coleta de cada ponto, apontando-se o
aparelho com ângulo de visada de α = 45
o
para a superfície da água o sensor reconhece os
valores de reflectância emitido pelo alvo na faixa de comprimentos de onda de 325 a 1075nm
no visível e infravermelho próximo. Após a coleta e o armazenamento desses dados, é
realizado o processamento dos mesmos gerando as curvas de reflectância utilizando os dados
entre 400-900nm em função da presença de ruídos em comprimentos de onda inferiores e
superiores a este limite.
Os procedimentos para a coleta dos espectros de reflectância da água por meio da
imagem de satélite se realizaram no software Envi 4.5, possibilitando a atenuação dos efeitos
atmosféricos e a conversão da imagem de valor de radiância para reflectância. Em posse da
matriz de reflectância coletaram-se os valores correspondentes a cada ponto amostral. Gerou-
se o gráfico em quatro comprimentos de onda (485nm, 550nm, 660nm e 830nm)
correspondentes ao centro das bandas 1, 2, 3 e 4, respectivamente, do sensor TM – Landsat 5.
Com a ausência de dados de campo hiperespectrais que englobassem toda a área do
reservatório nos demais meses estudados e a disponibilidade de um aplicativo simulador da
cor da água, se realizou a simulação de dados espectrais por meio do Water Color Simulator
(WASI), para o qual os procedimentos são explicados separadamente.
41
3.3.2 Variáveis limnológicas
As variáveis limnológicas foram adquiridas em todos os meses estudados, com
ressalva para o mês de setembro de 2008, no qual o trabalho de campo realizado não
contemplou todos os pontos amostrais pré-selecionados e por isso não existem todos os dados
limnológicos. As variáveis medidas em campo foram temperatura da água e transparência
(disco de Secchi – DS), enquanto imediatamente após o trabalho de campo mediram-se a
condutividade elétrica (CE) e potencial hidrogeniônico (pH). Em laboratório adotou-se os
procedimentos para a determinação do total de sólidos suspensos (TSS), carbono orgânico
dissolvido (COD) e clorofila-a (Chl-a).
3.3.2.1 Total de sólidos suspensos
Para os estudos da Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental de São Paulo
(CETESB) os sólidos que estão presentes nas águas correspondem a toda matéria que
permanece como resíduo, após evaporação, secagem ou calcinação de uma amostra a uma
temperatura pré-estabelecida durante um tempo fixado. A secagem, calcinação e filtração
definem as diversas frações de sólidos presentes na água (sólidos totais, em suspensão,
dissolvidos, fixos e voláteis).
Em trabalho de campo no reservatório Passo Real coletaram-se amostras de um litro
(1L) de água em todos os pontos de estudo para a realização da filtragem e determinação do
total de sólidos em suspensão em nível de laboratório. Para a filtragem em laboratório
utilizou-se filtros de celulose de 0,45μm e filtros de microfibra de vidro com retenção de 0,8 a
8,0μm, os quais foram secados previamente por 24 horas em estufa a uma temperatura de
50
o
C, a fim de eliminar a umidade. Posteriormente a secagem pesaram-se os filtros para
obtenção do peso inicial.
Após a realização da filtragem, colocaram-se novamente os filtros na estufa na mesma
temperatura e tempo de permanência utilizado para a obtenção do peso inicial. Completando
24 horas de secagem, esses filtros passaram ao processo de pesagem obtendo-se o peso final.
A partir disso foi possível determinar o TSS para cada amostra com a equação (2) aplicada
por Wachholz (2007):
42
TSS = [Pf – Pi / V] x 1000
(2)
Sendo:
TSS - Total de Sólidos em Suspensão
P
f
- Peso Final (g)
P
i
- Peso Inicial (g)
V – Volume (L)
Para a separação de sólidos orgânicos e inorgânicos em suspensão utilizou-se os filtros
de microfibra de vidro. Após a determinação do TSS, os filtros passaram pelo processo de
calcinação a uma temperatura de 480
o
C durante uma hora em mufla. Em seguida pesaram-se
os filtros obtendo-se o peso de calcinação. Após essa etapa foi obtido o valor de SOS pela
equação (3) utilizada por Wachholz (2007):
SOS = [(Pf – Pcal) x 1000] / V
(3)
Sendo:
SOS – Sólidos orgânicos em suspensão
P
f
– Peso final (g)
P
ca
l – Peso de calcinação (g)
V – Volume (L)
Por fim, obteve-se o SIS (Sólido Inorgânico em Suspensão) pela diferença entre o TSS
e o SOS.
3.3.2.2 Carbono orgânico dissolvido
Para a determinação do COD foram filtrados 150 ml da água coletada em campo em
filtro de celulose de 0,45 μm. Armazenou-se o filtro em estufa para a determinação do TSS,
enquanto a água filtrada (150ml) colocou-se em erlenmeyer e armazenou-se em estufa a 80ºC
até sua total evaporação.
Após a evaporação da água deixando apenas o resíduo no fundo do frasco, adicionou-
se: 10 ml de solução de dicromato de potássio a 2% usando pipeta volumétrica de 10 ml e 5
ml de ácido sulfúrico (H
2
SO
4
) concentrado. Em seguida, cobriram-se os erlenmeyers com
vidro e colocou-se na estufa a ± 105ºC durante 1 hora. Depois de retirados da estufa
43
adicionou-se 4 ml de ácido fosfórico (H
3
PO
4
concentrado) e 5 gotas de difenilamina. A
titulação se realizou com 25ml de sulfato ferroso amoniacal e o resultado final mostrou
tonalidade azul para verde bandeira.
Concomitante aos procedimentos de laboratório para as amostras de campo foram
realizados cálculos padrões utilizando os mesmos porocedimentos e mesmas medidas, porém
sem amostra de resíduo no erlenmeyer. O cálculo do COD realizou-se com a aplicação da
equação (4), aplicada pelo Instituto de Biologia (UFBA).
COD (mg/L) = (V
1
– V
2
) x 0,615 x _10 x 0,5_
x
_1000__
0,2 x X Vol. Am.
(4)
Sendo:
V
1
= Volume gasto no sulfato ferroso na titulação do padrão
V
2
= Volume do sulfato ferroso gasto na titulação das amostras
0,615 = constante
10 = alíquota usada do K
2
Cr
2
O
7
0,5N para a titulação com sal de Mohr
0,5 = concentração do dicromato de potássio
0,2 = concentração do sal de Mohr
X = volume gasto do sal de Mohr na titulação do padrão de K
2
Cr
2
O
7
0,5N
Vol. Am. = Volume da amostra utilizado na análise (ml)
1000 = constante
3.3.2.3 Transparência da água
Em trabalho de campo nos pontos amostrais previamente definidos pela
compartimentação aquática do reservatório observou-se a transparência da água com a
utilização do disco de Secchi (DS). Para a realização desta medida são observados
principalmente dois fatores: pouca ou nenhuma ondulação na água e a não interferência de
sombra, para que o dado não seja alterado.
Considerando esses fatores esta medida se realizou a partir da leitura da profundidade
que o disco de cor branca, com diâmetro aproximado de 25cm (DS), atinge um determinado
nível de água quando não é possível ser observado pela visão do pesquisador.
44
3.3.2.4 Condutividade elétrica
As amostras de água do reservatório foram transportadas para o laboratório logo após
a finalização do trabalho de campo e em seguida realizou-se a medida de condutividade
elétrica com o condutivímetro ORION 815, calibrado com solução padrão 1413 μS/cm.
3.3.2.5 Temperatura da água
Com a coleta das amostras de água no reservatório realizou-se a medida da
temperatura da água no momento da coleta com o termômetro digital portátil modelo TE-400.
3.3.2.6 Clorofila-a
Nos trabalhos de campo dos meses de fevereiro, abril e junho utilizaram-se as
amostras de água também para a determinação de clorofila-a. A primeira etapa correspondeu
a filtragem de 300 ml de água em filtro de fibra de vidro. Logo após a filtragem,
acondicionaram-se os filtros em papel alumínio e colocou-se em recipientes de vidro escuro
(âmbar) mergulhando-os em 10 ml de metanol. Em seguida armazenou-se em geladeira por
um período de 24 horas.
Após o período de 24 horas, calibrou-se o espectrofotômetro com a solução de
metanol e realizou-se a leitura dos filtros em dois comprimentos de onda, 663 e 750nm. Após
a leitura, aplicaram-se os valores encontrados na equação (5).
Chl-a = (abs 663nm – abs 750nm) x 12,63 x Vm x 1000
Vf
(5)
Sendo:
Abs – absortância
12,63 - Constante
Vm – volume metanol (10ml)
1000 - Constante
Vf - volume filtrado (300ml)
45
3.3.3 Espacialização das variáveis limnológicas
A partir das coordenadas geográficas coletadas em trabalho de campo (latitude e
longitude) e os valores obtidos em laboratório para cada variável limnológica em cada
período, transferiu-se as tabelas para o aplicativo Surfer 8. Com os dados das tabelas
correspondentes a latitude, longitude e o valor da variável em cada ponto (x, y e z,
respectivamente) fez-se a interpolação desses valores por meio da krigeagem gerando
arquivos grid que possibilitaram a espacialização de cada variável.
Na espacialização definiu-se a escala de valores de acordo com o mínimo e máximo
de cada variável para que todos os períodos tivessem a mesma escala de representação com a
finalidade de facilitar a interpretação. Após a espacialização dos pontos em superfície aplicou-
se a máscara correspondente ao limite do reservatório.
3.3.4 Dados de precipitação
Com o objetivo de complementar as análises dos dados relacionados com as datas que
ocorreram os trabalhos de campo, considerou-se os dados de precipitação na área do
reservatório com 30 dias de antecedência à data de trabalho de campo. Os dados foram
buscados por meio do endereço da Defesa Civil do Estado do Rio Grande do Sul, no qual são
realizadas leituras de precipitação diária na maioria dos municípios, utilizando pluviômetro
com capacidade de armazenamento de 130 mm e área de captação de 15cm
2
, o qual pode
apresentar erro de até 10%.
Em função da grande área ocupada pelo reservatório abrangendo mais de um
município, os dados de precipitação corresponderam a 4 municípios que estão localizados as
margens do reservatório e contemplam maior parte da área do entorno, sendo Quinze de
Novembro (nordeste), Fortaleza dos Valos (oeste), Campos Borges (Leste) e Salto do Jacuí
(Sul). A partir dos dados coletados compreendendo 30 dias anteriores a data do trabalho de
campo, calculou-se a média aritmética de precipitação dos municípios para cada dia.
46
3.4 Simulação Water Color Simulator (WASI)
O aplicativo WASI (Water Color Simulator) simulou os espectros de reflectância da
água em cada ponto amostral no reservatório. Esse simulador oferece a resposta espectral da
água de acordo com diferentes parâmetros que são atribuídos pelo usuário, considerando
modelos de reflectância e variáveis opticamente ativas da água.
Ao instalar o aplicativo escolheram-se os algoritmos correspondentes ao modelo de
espectro a ser utilizado, neste caso o modelo de reflectância de sensoriamento remoto. Após
escolher o modelo, o aplicativo oferece uma tela de parâmetros a serem completados com os
dados limnológicos, incluindo: total de fitoplâncton, partículas largas (sólidos inorgânicos em
suspensão), partículas finas (sólidos orgânicos em suspensão), matéria orgânica (carbono
orgânico dissolvido) e temperatura.
Os dados limnológicos que se utilizaram corresponderam a cada ponto amostral do
reservatório e após a geração do espectro de reflectância, exportou-se o arquivo do WASI
importando-o no Excel. Este procedimento se realizou para todos os pontos amostrais que
continham informação dos parâmetros necessários nos meses de fevereiro, abril e junho de
2009.
3.5 Processamento dos dados de reflectância
A coleta dos dados de reflectância em campo no mês de setembro permitiu a
manipulação e análise descritiva e qualitativa destes dados com a utilização de diferentes
técnicas, como remoção do contínuo, análise derivativa e razão e diferença de bandas,
correlacionando-as posteriormente com as variáveis limnológicas. Para os dados da matriz de
reflectância da imagem de satélite do mês de abril aplicaram-se as técnicas de remoção do
contínuo e razão de bandas, as quais também foram correlacionadas com os dados
limnológicos. Para a reflectância simulada no WASI realizou-se somente as análises
descritivas dos espectros dos pontos amostrais nos três meses simulados. As técnicas para
dados espectrais não foram aplicadas em função desses dados simulados não terem sido
testados.
Os dados de reflectância coletados em campo e simulados no WASI apresentaram
ruídos e por este motivo aplicou-se o método de suavização hiperespectral chamado filtro de
média móvel. Esse filtro consiste no cálculo do valor espectral de pontos considerando um
47
intervalo definido a partir de um ponto médio (Tsai & Philpot, 1998). Neste trabalho
realizaram-se testes com a média de três pontos, porém os resultados não foram satisfatórios,
sendo então utilizada a média de sete pontos.
3.5.1 Remoção do contínuo
A remoção do continuo é a normalização de dados de reflectância fazendo com que se
destaquem as bandas de absorção presentes nas curvas espectrais originais. Importando os
dados de reflectância coletados em campo e na imagem para o software Envi e selecionando-
se a ferramenta continual removal, o gráfico é gerado automaticamente. Para este
procedimento utiliza-se a equação (6).
E
c
r
= E
o
/E
c
(6)
Sendo:
E
cr
– espectro do contínuo removido;
E
o
– espectro original;
E
c
– curva do espectro contínuo.
Após realizar a remoção do contínuo, os dados processados foram exportados do
software Envi e importados no Excel onde se calculou a profundidade de banda a partir da
equação (7) e a área da banda de absorção (Ap) considerando a equação (8).
P
b
= 1 – E
c
r
(7)
Sendo:
P
b
– profundidade de banda;
E
cr
– espectro do contínuo removido.
A
p
= Σ (ρ
i+j
+ ρ
i
) * (λ
i+j
– λ
i
)
2
(8)
Sendo:
Ap = área da feição de absorção;
ρ = valor espectral do contínuo removido;
λ = comprimento de onda correspondente ao valor do contínuo.
48
3.5.2 Análise derivativa
As feições de mudanças bruscas no espectro original de reflectância da água podem ser
atribuídas a absorção ou espalhamento de determinados componentes opticamente ativos.
Nesse sentido, a técnica de análise derivativa é um instrumento que visa derivar esta feição
em função do comprimento de onda que ocorre.
Neste trabalho, utilizou-se a análise derivativa a fim de realçar essas feições encontradas
no espectro de reflectância da água no mês de setembro de 2008 e correlacioná-la com as
variáveis limnológicas coletadas na data do trabalho de campo no reservatório. Para isso se
utiliza uma aproximação numérica entre duas bandas ou pontos sucessivos, representada na
equação (9).
ds
~
s(λ
i
) – s(λ
j
)
dλ
i
Δλ
(9)
Sendo:
ds – derivada espectral
s – sinal verdadeiro da reflectância (λ
j
– maior comprimento de onda e λ
i
– menor
comprimento de onda)
Δλ – separação entre as bandas adjacentes (Δλ = λ
j
– λ
i
), constante.
3.5.3 Razão e diferença de bandas
Nos dados de reflectância do mês de setembro de 2008 e nos dados da imagem
coletados para o mês de abril de 2009 aplicou-se a técnica de razão de bandas,
correlacionando seus resultados com as variáveis limnológicas nessas duas datas. Esta técnica
é determinada por meio da razão entre dois valores de reflectância correspondentes a um
comprimento de onda, expressa na equação (10).
R = ρλ>
ρλ<
(10)
Sendo:
R – razão de bandas;
ρλ> - reflectância no comprimento de onda maior;
ρλ< - reflectância no comprimento de onda menor.
49
Da mesma forma, com a finalidade de testar as correlações com dados limnológicos,
calculou-se a diferença de bandas para os dados de reflectância coletados em campo. Este
procedimento é realizado calculando-se a diferença entre dois comprimentos de onda
determinados.
3.6 Técnicas estatísticas
A técnica de correlação de Pearson foi utilizada a fim de estabelecer relação entre os
dados das variáveis limnológicas com os resultados de reflectância obtidos a partir da imagem
Landsat e pelas técnicas de processamento para estes dados espectrais. Este procedimento é
realizado por meio do aplicativo Excel e mede o quanto duas variáveis tendem a variarem
juntas. Além de gerar valores em tabela, elaborou-se o correlograma, que consiste em um
diagrama cartesiano onde nas abscissas são locadas as ordens dos coeficientes de correlação
das séries e nas ordenadas o valor desses coeficientes. O valor do resultado para as diferentes
formas de demonstração dos dados estará sempre entre -1 (correlação negativa) e +1
(correlação positiva), sendo o valor 0 (zero) ausência de correlação.
Para avaliar a significância do nível de correlação encontrado nos dados formularam-
se as hipóteses h = 0 onde não há correlação e h ≠ 0 onde há correlação e considerou-se a
distribuição t de Student, o qual retorna um valor t correspondente a um determinado nível de
significância. Neste trabalho utilizou-se um erro médio de 5% correspondente a um nível de
significância α = 95%. Neste teste, quando o valor do t calculado a partir do dado de
correlação encontrado entre duas variáveis é maior que o valor encontrado na tabela t Student,
pode-se afirmar que a correlação entre os dados é estatisticamente significante
(CALLEGARI-JACQUES, 2003).
Para correlacionar os dados de reflectância adquiridos em trabalho de campo e os
dados limnológicos correspondentes a coleta do mês de setembro utilizou-se o método de
correlação para postos de Spearman, o qual é um método não-paramétrico que não considera
a distribuição em função de uma curva normal. É calculado pela diferença entre os postos,
ordenando os valores das variáveis em ordem crescente e sua correlação aumenta quando
postos baixos em x estão relacionados a postos baixos em y.
50
Escolheu-se esse teste de correlação para postos de Spearman devido ao tamanho da
população amostrada (8 pontos) ser relativamente baixa e por não satisfazer as condições da
aplicação da correlação de Pearson. A correlação de Spearman retorna um valor r
s
entre -1 e
+1, da mesma forma que a correlação de Pearson. Para testar se o resultado r
s
reflete a
tendência de correlação entre os dados foram considerados níveis de significância maiores ou
igual a 90% e utilizando a tabela de valores críticos de r
s
observaram-se os resultados.
Além das técnicas de correlação elaboraram-se gráficos de dispersão no aplicativo
Excel, que retornam um r
2
sobre a tendência entre duas variáveis. Os dados utilizados para a
elaboração dos diagramas compreendem os valores mais significativos entre os dados de
reflectância, derivada e profundidade de banda de acordo com cada uma das variáveis
limnológicas encontrados a partir das análises de correlação.
CAPÍTULO IV
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
O reservatório Passo Real apresenta uma das maiores áreas artificialmente alagada de
uma das principais bacias hidrográficas do estado do Rio Grande do Sul e possui rios
importantes que originam este corpo de água (Rio Jacuí, Jacuí Mirim e Ingaí), os quais
apresentam entre eles diferenças visíveis na tonalidade da água. Esta observação pode ser
comprovada pelas imagens registradas nos trabalhos de campo realizados nos meses de abril
(17/04/2009) e junho (06/06/2009). As fotografias digitais dos pontos amostrais 11 e 31 foram
adquiridas no mês de abril, enquanto as demais no mês de junho (Figura 4.1).
Figura 4.1 – Representação das diferentes tonalidades da cor da água no reservatório Passo Real – RS indicadas
pelos números correspondentes aos pontos amostrais distribuidos no mapa.
52
Pode ser observado que nos pontos amostrais localizados nos afluentes que integram o
reservatório (2 e 11 – Rio Jacuí Mirim, 5 – Rio Jacuí e 29 – Rio Ingaí), a cor da água
apresenta características da presença de sedimentos com a tonalidade mais escura nesses
pontos, sendo mais destacada no Rio Jacuí e Ingaí. Os pontos 16 e 19 possuem semelhanças
entre si em relação a tonalidade mais clara e homogênea da água, correspondente a área
intermediária do reservatório. No ponto 31, localizado próximo ao dique, a cor da água se
configura mais clara e limpa. Por fim, no mês de junho observou-se a entrada da água de
tonalidade mais escura provinda do Rio Ingaí (ponto 29) para a área de maior volume de água
(ponto 28), resultando no encontro desses dois tipos de ambientes.
4.1 Dados limnológicos
No trabalho de campo realizado no reservatório Passo Real no mês de setembro de
2008 foram coletadas amostras de água para determinar em laboratório as variáveis
limnológicas TSS, CE e pH, bem como as que foram observadas ainda em campo, como o DS
e temperatura da água. Nos meses de fevereiro, abril e junho de 2009 determinaram-se as
mesmas variáveis, além da Chl-a e COD.
A análise dos dados limnológicos está relacionada com diversos outros fatores entre
eles a precipitação, fato que concorda com Ford (1990) e Thornton (1990) quando estes
relacionam o aumento de sedimentos suspensos e outras matérias particuladas aos eventos de
chuva e consequente elevação do fluxo de água no reservatório. A Figura 4.2 apresenta a
precipitação diária em 30 dias anteriores à data de trabalho de campo. Esta avaliação
corresponde aos quatro meses de coleta de dados e demonstra a diferença dos fenômenos de
chuva ocorridos na área.
No mês de setembro o trabalho de campo de reconhecimento da área ocorreu no dia
04, portanto os dados observados na Figura 4.2 apresentam a precipitação diária ocorrida a
partir do dia 04 de agosto até o dia 04 de setembro. A ocorrência de chuva mais próxima da
data de trabalho de campo corresponde ao dia 28 de agosto, seis dias antes do trabalho de
campo. A precipitação neste dia foi baixa (10mm) e possivelmente não apresentou diferença
significativa para a resposta na água do reservatório.
No mês de fevereiro o trabalho de campo ocorreu no dia 06, então os dados
apresentados no gráfico correspondem a precipitação diária desde o dia 06 de janeiro. No
quarto dia do mês de fevereiro (dois dias antes do trabalho de campo) foi registrado 25
53
milímetros de chuva, o que pode ter determinado o resultado de algumas variáveis em função
da proximidade da data de ocorrência de precipitação com a data do trabalho de campo.
O período de precipitação analisado para a data do trabalho de campo realizado no
mês de abril (17/04/2009) pode ser avaliado como período de estiagem, pois a ocorrência de
chuva mais significativa nos 30 dias considerados para análise aconteceu 20 dias antes do
trabalho de campo e precipitação de 20mm. Este fator pode gerar respostas em relação à
presença de sólidos suspensos no reservatório por um pequeno intervalo de tempo após o
fenômeno da chuva, não sendo observado nos dados coletados no trabalho de campo do mês
de abril. A ocorrência de estiagem anterior a data de trabalho de campo no mês de abril pode
ter influenciando o aumento da medida de transparência da água, processo inverso ao
encontrado em períodos com precipitação.
Figura 4.2 – Precipitação diária em 30 dias anteriores aos trabalhos de campo nos meses de setembro de 2008 e
fevereiro, abril e junho de 2009.
Em junho o trabalho de campo foi realizado no dia 04, sendo que a precipitação
anterior ocorreu no dia 31 de maio, quatro dias antes do trabalho de campo com precipitação
mais significativa (55mm) em relação aos demais períodos. Este fenômeno de chuva pode ter
alterado as medidas limnológicas da água, principalmente o TSS devido ao transporte de solo
54
e outros materiais do entorno para o interior do reservatório (FORD, 1990; THORNTON,
1990), consequentemente influenciando na diminuição da transparência da água.
4.1.1 Condutividade elétrica
A partir dos dados adquiridos das amostras de água, observa-se na Figura 4.3 a
variação da condutividade elétrica (CE) em cada ponto amostral de acordo com os meses
estudados e na Figura 4.4 a espacialização desses dados no interior do reservatório.
Condutividade elétrica
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 3 5 7 9 1113151719212325272931
Ponto amostral
Condutividade elétrica (μS/cm)
set/08 fev/09 abr/09 jun/09
Figura 4.3 – Distribuição da CE no reservatório nos meses de setembro de 2008 e fevereiro, abril e junho de
2009.
Os dados demonstram que nos meses de fevereiro e abril as maiores taxas de
condutividade elétrica estão localizadas no Rio Jacuí (pontos amostrais 3, 4 e 5) misturando-
se aos valores médios encontrados na mistura dos Rios Jacuí e Jacuí Mirim (pontos 6, 7 e 8).
Em todas as datas, as menores taxas são observadas onde se encontra o maior volume de água
e também no afluente mais próximo ao dique, Rio Ingaí. A presença dos maiores valores de
CE no Rio Jacuí pode estar relacionada à maior área da bacia de captação, favorecendo a
entrada em maior quantidade de íons na água.
55
Figura 4.4 – Espacialização da CE no reservatório nos meses de Setembro de 2008 e Fevereiro, Abril e Junho de
2009.
56
No mês de abril as taxas de condutividade elétrica no reservatório aumentaram em
todos os pontos (máximo de 78μS/cm em fevereiro e 94μS/cm em abril) seguindo a mesma
distribuição encontrada no mês de fevereiro. Um dos fatores que pode ter influenciado o
aumento da média desta variável foi a elevação do pH no mesmo período. Em junho as taxas
diminuíram em todo o reservatório mantendo as maiores médias na porção da foz do Rio
Jacuí e na parte central do reservatório.
Considerando a alta taxa de CE no reservatório no mês de abril observaram-se os
valores do pH, por ser este um dos parâmetros que pode estar associado a CE. A Figura 4.5
mostra a variação nos meses que foram realizados os trabalhos de campo, destacando em
todos os pontos amostrais o pH mais elevado e maior que 7 (básico) no mês de abril, enquanto
no mês de fevereiro os valores variaram muito entre ácido e básico. Nos pontos amostrados
em setembro o pH manteve-se abaixo de 7 e em junho apresentou-se acima de 7 na maior
parte do reservatório.
Potencial Hidrogeniônico
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
Ponto amostral
pH
set fev abril jun pH neutro
Figura 4.5 – Distribuição do pH no reservatório nos meses de setembro de 2008 e fevereiro, abril e junho de
2009.
4.1.2 Carbono orgânico dissolvido
O carbono orgânico dissolvido (COD) relaciona-se com a quantidade de matéria
orgânica encontrada no corpo hídrico provinda da decomposição de materiais vegetais e
animais submersos (ESTEVES, 1998). Uma das principais formas do COD encontrado em
reservatórios são as substâncias húmicas originadas principalmente pela comunidade
planctônica.
57
A distribuição da variável COD no reservatório Passo Real (Figuras 4.6 e 4.7) nos
meses de fevereiro e junho apresentou menor variação em comparação ao mês de abril,
encontrando-se as médias mais altas em fevereiro e junho na porção intermediária do Rio
Jacuí Mirim e na porção central do reservatório. No mês de abril ocorreram as mesmas
variações dentro do reservatório, porém com médias de COD mais altas (8mg/L) em
comparação com as outras datas.
Carbono orgânico dissolvido
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1 3 5 7 9 1113151719212325272931
Ponto amostral
Carbono orgânico dissolvido
(mg/L)
fev/09 abr/09 jun/09
Figura 4.6 – Distribuição do COD no reservatório nos meses de fevereiro, abril e junho de 2009.
A B C
Figura 4.7 – Espacialização do COD no reservatório nos meses de Fevereiro (A), Abril (B) e Junho (C) de 2009.
58
4.1.3 Transparência da água
A transparência da água do reservatório é maior próximo ao dique onde se encontra
grande volume de água. Nos afluentes Jacuí e Jacuí Mirim encontram-se os menores valores
de transparência, chegando ao mínimo de 11cm no mês de junho (Figura 4.8). A distribuição
das medidas em função da localização no reservatório pode ser explicada devido a medida de
menor transparência ocorrer onde a água ainda tem maior movimento (deságue dos afluentes
no reservatório) possuindo maior capacidade de transportar sólidos em suspensão e apresentar
menor transparência. Ao contrário, no interior do reservatório o maior volume de água e as
características de ambiente lêntico favorecem a deposição de materiais no fundo e
consequentemente a água se torna mais transparente.
Nos meses estudados a variável transparência tem distribuição semelhante nos Rios
Jacuí e Jacuí Mirim variando o valor médio para cada mês, sendo que o mês de junho
apresentou as menores transparências. Nos pontos localizados na porção central do
reservatório, a média da transparência da água não apresentou grande variação e encontrou-se
maior transparência, enquanto no Rio Jacuí e Ingaí a transparência encontrada caracteriza-se
por valores menores. Em junho a transparência apresentou-se menor em toda a área do
reservatório (Figura 4.9).
Transparência Disco de Secchi
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
Ponto amostral
Transparência (m)
set/08 fev/09 abr/09 jun/09
Figura 4.8 – Distribuição da Transparência no reservatório nos meses de setembro de 2008, fevereiro, abril e
junho de 2009.
59
Figura 4.9 – Espacialização da transparência da água no reservatório nos meses de Setembro de 2008 e
Fevereiro, Abril e Junho de 2009.
60
No ponto amostral localizado no Rio Ingaí observa-se a diminuição da transparência
da água em relação ao ponto amostral mais próximo que se localiza no deságue deste afluente.
Essa característica de aumento e diminuição da transparência da água nos afluentes do
reservatório pode estar relacionada as datas de coleta de dados em que houve ou não a
ocorrência de precipitação no local e o consequente aumento de material suspenso e
particulado na água.
4.1.4 Temperatura da água
A temperatura da água varia essencialmente em função do período do ano, como pode
ser verificado na Figura 4.10, quando as maiores temperaturas ocorrem no período de verão
(fevereiro) e as menores em período de inverno (junho). Ao realizar a espacialização desta
variável (Figura 4.11) foram observadas algumas diferenças dentro do reservatório
possivelmente relacionadas ao volume de água e a sua movimentação em ambiente de
deságue dos afluentes. Como exemplo disso encontrou-se as maiores médias de temperatura
no mês de fevereiro (período de verão) e em ambiente lêntico.
Temperatura
0
5
10
15
20
25
30
35
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
Ponto amostral
Temperatura (ºC)
set/08 fev/09 abr/09 jun/09
Figura 4.10 – Distribuição da temperatura no reservatório nos meses de setembro de 2008, fevereiro, abril e
junho de 2009.
61
Figura 4.11 – Espacialização da temperatura da água no reservatório nos meses de Setembro de 2008 e
Fevereiro, Abril e Junho de 2009.
62
A diferença de temperatura entre os afluentes mostrou que o Rio Ingaí e Rio Jacuí no
mês de fevereiro apresentam médias mais altas de temperatura, enquanto o Rio Jacuí-Mirim
apresentou as mais baixas (23,8ºC). No mês de abril, em geral as médias de temperatura
foram mais baixas e o Rio Jacuí apresentou um cenário diferenciado em relação ao mês de
fevereiro, obtendo médias menores. No mês de junho devido ao período de inverno, as
temperaturas diminuem em aproximadamente 10ºC, porém mantém distribuição semelhante
conforme os outros meses em relação aos afluentes e maiores médias encontradas na porção
central do reservatório.
4.1.5 Total de sólidos em suspensão
A presença de sólidos suspensos foi observada em todo reservatório, ocorrendo apenas
variações de acordo com as particularidades de cada porção da área e o período do ano. Na
Figura 4.12 pode ser observado que nos pontos amostrais que compreendem o Rio Jacuí (em
todos os meses) e o Rio Ingaí (em junho) foram encontradas as maiores médias de TSS,
indicando relação inversamente proporcional com a transparência da água.
Total de sólidos suspensos
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
Ponto amostral
Total de sólidos suspensos
(mg/L)
set/08 fev/09 abr/09 jun/09
Figura 4.12 – Distribuição do TSS no reservatório nos meses de setembro de 2008, fevereiro, abril e junho de
2009.
No mês de setembro quando foi realizado o primeiro trabalho de campo abrangendo
somente uma parte do reservatório, compreendendo três ambientes diferentes (Rio Jacuí, Jacuí
63
Mirim e a mistura de ambos), identificaram-se as maiores concentrações de sólidos em
suspensão nesta área se comparado aos demais períodos e pontos amostrais, como mostra a
espacialização da variável TSS na Figura 4.13.
No mês de fevereiro podem ser observadas concentrações mais altas do TSS na porção
central do reservatório e no Rio Ingaí, enquanto no Rio Jacuí e Jacuí Mirim a média de TSS é
menor. Na proximidade do dique a presença de sólidos em suspensão é pequena,
provavelmente por se encontrar maior volume de água e ambiente lêntico favorecendo a
deposição dos materiais que são transportados pelos afluentes.
No mês de abril as maiores taxas de sólidos em suspensão foram encontradas no Rio
Jacuí e médias intermediárias de TSS na porção central do reservatório. No Rio Jacuí-Mirim
ocorreu um pequeno decréscimo, enquanto no Rio Ingaí e na porção central do reservatório a
diminuição das médias do TSS foi significativa em comparação ao mês de fevereiro.
No mês de junho ocorreram em média as maiores taxas de sólidos em suspensão na
água do reservatório em relação aos meses de fevereiro e abril. Nos três afluentes a presença
dessa variável foi significativa, enquanto na porção central do reservatório e próximo ao dique
houve diminuição da média. Ainda sobre os dados do mês de junho, observou-se no ponto 29
uma grande concentração de sólidos suspensos, provavelmente associada a precipitação
ocorrida quatro dias anteriores ao trabalho de campo.
Essas diferenças entre os meses estudados podem estar vinculadas a forma de
utilização do espaço no entorno do reservatório diferenciado em cada período do ano,
principalmente relacionado a agricultura e a área das bacias de captação que deságuam no
reservatório. No caso dos meses de fevereiro e junho pode haver relação com a precipitação
ocorrida no local anterior a data de trabalho de campo, fato que auxilia no transporte de
material (sedimento) para o interior do corpo de água (FORD, 1990; THORNTON, 1990).
4.1.6 Clorofila-a
A presença de clorofila-a na análise das amostras de água representa a existência de
fitoplâncton no corpo hídrico. A espacialização dos dados de clorofila-a no reservatório Passo
Real demonstra a distribuição variável desta componente em função do período do ano nos
meses de fevereiro, abril e junho. No mês de setembro, não espacializou-se essa variável em
função de ter sido obtida em apenas três pontos do total de oito pontos amostrados no
reservatório, sendo pouco significante.
64
Figura 4.13 – Espacialização do TSS no reservatório nos meses de Setembro de 2008 e Fevereiro, Abril e Junho
de 2009.
65
Pode ser observada que a distribuição de clorofila-a no mês de fevereiro e abril
apresenta maiores concentrações nos afluentes Jacuí e Jacuí Mirim, com picos bem
diferenciados dos demais pontos amostrais no reservatório (Figura 4.14). Em geral, de acordo
com a Figura 4.15, a presença mais significativa foi registrada no encontro das águas do Rio
Jacuí e Jacuí Mirim e em parte do afluente próximo ao dique (Rio Ingaí).
Clorofila-a
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
135791113151719212325272931
Ponto amostral
Clorofila-a (mg/L)
fev/09 abr/09 jun/09
Figura 4.14 – Distribuição da Chl-a no reservatório nos meses de fevereiro, abril e junho de 2009.
A B C
Figura 4.15 – Espacialização da Chl-a no reservatório nos meses de Fevereiro (A), Abril (B) e Junho (C) de
2009.
66
O mês de abril diferenciou-se por apresentar na maior parte do reservatório os valores
mais baixos de clorofila-a encontrados nos períodos estudados. No entanto, os maiores
valores foram localizados no Rio Jacuí Mirim e com as médias mais altas nesta porção em
comparação aos outros meses. No mês de junho as maiores médias foram encontradas na
desembocadura do Rio Ingaí, enquanto a porção central apresentou valores semelhantes aos
encontrados no mês de fevereiro.
Um fato observado nos dados presentes na Figura 4.14 em comparação a Figura 4.12
está relacionado aos valores das variáveis Chl-a e TSS, respectivamente, no ponto 29 que faz
parte do afluente Ingaí. Os valores de Chl-a e TSS se apresentaram contrários, sendo que nos
meses de fevereiro e abril de 2009 se observaram valores altos de Chl-a (maiores que 7mg/L)
e baixos de TSS, enquanto no mês de junho de 2009 encontrou-se valor abaixo de 2mg/L para
Chl-a e o valor máximo de TSS (40mg/L). Este fato assemelha-se com trabalho desenvolvido
por Ritchie et. al. (1992), quando os valores de Chl-a apresentam diminuição conforme ocorre
o aumento da concentração de sedimentos.
4.2 Discussão dos dados limnológicos
Para fins de comparação entre as variáveis limnológicas do reservatório calcularam-se
os valores médios, mínimos e máximos, utilizando os dados dos meses de fevereiro, abril e
junho de 2009. Os dados do mês de setembro não foram incluídos, pois não contemplam o
mesmo número de pontos e consequente abrangência no reservatório, bem como a
indisponibilidade de todas as variáveis em comparação com as demais datas.
Os dados de fevereiro relacionados à concentração de sedimentos em suspensão
apresentaram uma diferença significativa entre os valores máximos de sólidos orgânicos e
inorgânicos, prevalecendo maiores índices de sólidos orgânicos (Tabela 4.1). Destaca-se
também o valor máximo de clorofila-a se comparado aos demais meses. No mês de abril a
variável condutividade elétrica apresentou um valor máximo muito distante dos demais,
porém não interferiu significativamente no aumento do valor médio. Para o mês de fevereiro o
valor máximo do TSS e de COD aumentou significativamente. No entanto, a média do
reservatório se manteve menor para a variável sólidos em suspensão e maior para o carbono
orgânico.
Em relação ao mês de junho, o TSS apresentou a maior média em comparação aos
outros meses e um valor máximo bastante distante desta média. O COD e a Chl-a
67
apresentaram valores máximos mais altos em junho, enquanto que a média do COD foi a
menor e da Chl-a a maior comparando as três datas. O disco de Secchi manteve valores
semelhantes nos meses de fevereiro e abril, observando-se no mês de junho as menores taxas
(menor transparência da água).
Tabela 4.1 – Valores médios, mínimos e máximos das variáveis limnológicas no reservatório
Passo Real.
Fevereiro
CE TSS SOS SIS COD Chl-a DS
Média
63.6 4.2 1.9 1.2 2.4 3.6 1.9
Mínimo
56.9 0.7 0.3 0.3 0.6 1.3 0.4
Máximo
77.7 12.0 8.7 4.0 5.9 9.3 3.1
Abril
CE TSS SOS SIS COD Chl-a DS
Média
68.7 3.1 1.9 1.6 3.1 3.0 1.9
Mínimo
60.8 0.7 0.0 0.0 0.9 0.4 0.5
Máximo
93.8 22.0 10.5 10.7 8.0 8.4 3.4
Junho
CE TSS SOS SIS COD Chl-a DS
Média
60.8 5.7 4.1 2.9 2.0 3.7 1.2
Mínimo
52.5 0.0 0.0 0.0 0.6 1.3 0.1
Máximo
68.3 40.7 18.5 12.5 3.7 7.6 2.8
Na espacialização dos dados limnológicos discutiu-se sobre a distribuição e
concentração das variáveis separadamente no reservatório considerando as quatro etapas de
coleta de dados. Analisando comparativamente a distribuição das variáveis transparência e
sólidos em suspensão é possível afirmar que existe uma relação inversa entre ambas, sendo
que a maior concentração de sólidos em suspensão contribui para menor transparência da
água e vice-versa. Esta relação é notadamente mais observada na área do reservatório
próximo ao dique e nos afluentes, principalmente o Rio Jacuí e Ingaí.
No mês de abril observaram-se valores de sólidos em suspensão baixos em toda a área
do reservatório se comparado aos demais meses estudados, porém entre estes valores baixos,
o Rio Jacuí apresentou as médias mais altas. Dessa forma, a presença de partículas em
suspensão explica a baixa transparência da água no Rio Jacuí, enquanto que os valores baixos
de transparência no Rio Jacuí Mirim podem estar relacionados com a presença de clorofila-a,
uma vez que neste período as médias mais altas dessa variável foram encontradas neste
afluente.
68
4.3 Dados espectrais de campo
4.3.1 Espectros de reflectância de campo
Esteves (1998) considera que a energia refletida depende principalmente do ângulo de
incidência da radiação na superfície da água. Para um ângulo de incidência de até 45º o nível
de reflexão é menor que 2,8%, sendo que a partir de 50º aumenta gradativamente com o
máximo de reflexão (58,3%) em 85º (KIRK, 1994). No mês de setembro de 2008 quando se
realizou o primeiro trabalho de campo fez-se a medida da resposta espectral da água em oito
pontos amostrais. Esses pontos compreendem o Rio Jacuí, Rio Jacuí Mirim e a mistura desses
dois ambientes e mostraram reflectância entre 8 e 20% (Figura 4.16).
Reflectância - Setembro 2008
0.00
0.03
0.05
0.08
0.10
0.13
0.15
0.18
0.20
0.23
400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900
Comprimento de Onda (nm)
Reflectância
PR 1
PR 2
PR 3
PR 4
PR 5
PR 6
PR 7
PR 8
Figura 4.16 – Reflectância da água no reservatório Passo Real no mês de setembro de 2008 – as linhas verticais
no gráfico indicam o patamar de reflectância.
Os espectros de reflectância nos oito pontos amostrais demonstraram um aumento
gradativo da reflectância da água a partir de 400nm (8% de reflectância) até aproximadamente
595nm (15% de reflectância). Neste pico de máxima reflectância (595nm) os pontos
observados são diferenciados pela porcentagem da reflectância que varia de 15 a 20%. Em
69
600nm a reflectância (15 - 20%) diminui e se mantém em patamar (14 - 18% de reflectância)
até em torno de 650nm e novamente diminui conservando a diferença entre os pontos. Na
faixa entre 700 e 720nm ocorre uma diminuição brusca da reflectância de 13 - 16% para 8%.
De acordo com Novo (2001) a curva espectral da água pura apresenta o coeficiente de
espalhamento máximo na região do azul decrescendo em direção ao infravermelho próximo.
Em águas naturais a presença de determinadas substâncias interfere na absorção e
espalhamento da energia (ESTEVES, 1998) modificando o comportamento espectral da curva
de reflectância, resultando em feições especificas relacionadas ao tipo de componente
presente na água.
Devido à diferença nas respostas espectrais dos rios que fazem parte do reservatório é
possível inferir a presença de três ambientes aquáticos. A reflectância da água nos pontos
amostrais localizados no Rio Jacuí apresentam-se menor se comparado a resposta espectral no
Rio Jacuí Mirim e da mistura desses dois ambientes. Os espectros que correspondem a
mistura desses dois sistemas de drenagem apresentaram valores de reflectância intermediários
aos encontrados nos dois afluentes (Rio Jacuí Mirim e Rio Jacuí), como representado pela
curva espectral coletada no ponto 7.
Além da diferença encontrada em relação aos valores de reflectância, a resposta
espectral da água do reservatório Passo Real mostrou grupos distintos de acordo com a
inclinação no patamar entre 590 e 680nm. Essa observação mostra que o ponto 5, localizado
no compartimento aquático de deságue do Rio Jacuí no reservatório e o 7 que corresponde ao
setor de mistura dos afluentes, tem semelhanças entre si em relação a forma da curva, as quais
apresentam menor inclinação neste intervalo espectral se comparado aos demais.
Considerando o intervalo entre 590-680nm e as curvas espectrais 5 e 7, pode-se
observar que a menor inclinação da curva deve-se a razão entre estes dois comprimentos de
onda apresentarem valores próximos a 1 (um), o que sugere uma elevação da reflectância na
faixa do vermelho nestas amostras. Esse patamar de reflectância encontrado nos dados do
reservatório Passo Real indica a presença de sólidos em suspensão presentes no corpo de
água, uma vez que a caracterização desta variável no espectro está associada à formação de
um patamar no intervalo entre 600 e 700nm, fato observado por Souza, et. al. (1991); Novo
(1998); Arraut et. al. (2005); Rudorff et. al. (2005).
A partir disso, comparando os dados de TSS observados na Tabela 4.2 e a
espacialização dessa variável no reservatório no mês de setembro (Figura 4.13), as maiores
concentrações de sólidos em suspensão estão localizadas no setor montante do Rio Jacuí e na
mistura dos dois afluentes, onde se encontram os pontos 5, 7 e 8, respectivamente. Estes
70
resultados podem estar relacionados à razão encontrada nas curvas espectrais dos pontos 5
(0,89), 7 (0,90) e 8 (0,90), resultando em menor inclinação da resposta espectral no patamar
entre 590 e 680nm se comparado aos demais.
Tabela 4.2 – Variáveis TSS e DS nos pontos amostrais no reservatório no mês de
setembro/2008.
Ponto 1 Ponto 2 Ponto 3 Ponto 4 Ponto 5 Ponto 6 Ponto 7 Ponto 8
DS (m) 0.55 0.60 0.65 0.60 0.50 0.60 0.45 0.50
TSS (mg/L) 5.20 8.20 7.40 6.60 14.60 10.80 6.40 12.40
Em geral, as curvas espectrais no mês de setembro têm características relacionadas
com a presença de sólidos em suspensão, condição que reflete em resposta espectral para uma
faixa ampla do espectro, onde ocorre o pico de máxima reflectância e o patamar bem definido
da reflectância da água entre as faixas do verde e vermelho (575 a 700nm). Nesse intervalo e
em função da presença de sólidos em suspensão, o pico de máxima reflectância tende a
deslocar-se para os maiores comprimentos de onda, principalmente em direção a região do
vermelho, como destacado por Dekker (1993); Kirk (1994); Novo (1998).
Além das características limnológicas que influenciam a resposta espectral da água, a
variação da reflectância encontrada nos pontos amostrais visitados pode apresentar influência
das condições do tempo no momento da coleta (Pereira Filho et. al., 2005). Em função disso,
não é gerada somente a resposta dos constituintes presentes na água que determinam algumas
feições nos espectros, mas sim, respostas espectrais que transferem a análise dos dados de
acordo com a forma da curva espectral.
A determinação do TSS e a medida do DS possibilitaram estabelecer a correlação
entre estas variáveis e a reflectância da água em comprimentos de onda na faixa de 400 a
900nm, considerando intervalos de 50nm. A correlação para postos de Spearman (Figura
4.17) entre a reflectância e o TSS demonstra que nos menores (faixa do azul) e maiores
(infravermelho próximo) comprimentos de onda resultaram valores em torno de 0,5 e 0,6 com
a variável TSS. A correlação dos dados de reflectância e DS mostrou situações com valores
negativos (-0,45) nos maiores comprimentos de onda. Porém, estas correlações não são
estatisticamente significantes considerando
α ≥ 90%.
71
Figura 4.17 – Correlograma das variáveis DS e TSS com a reflectância em setembro de 2008
4.3.2 Razão e diferença de bandas
Com os dados do patamar de reflectância onde ocorre a diferença de inclinação entre
os grupos de curvas espectrais (590 e 680nm) e as variáveis limnológicas TSS e DS foram
elaborados diagramas de dispersão. Na Figura 4.18 está representada a dispersão entre os
valores da razão de bandas nos comprimentos de onda 680/590nm com DS (a) e TSS (b),
onde se observa que o valor r
2
mais representativo (r
2
= -0,76) se refere a dispersão entre a
razão (680/590nm) e o DS.
Além da técnica de razão de bandas, calculou-se a diferença de banda utilizando os
mesmos comprimentos de onda e variáveis limnológicas calculadas para a razão de bandas,
com a finalidade de comparar o resultado destas técnicas. Na Figura 4.19 podem ser
observados os diagramas de dispersão que demonstram valores r
2
baixos (metade dos valores
encontrados com a técnica de razão de banda), mostrando que a razão de bandas apresenta
melhores resultados se comparada a diferença de bandas.
72
Razão de bandas
R
2
= - 0.7648
0.84
0.85
0.86
0.87
0.88
0.89
0.9
0.91
0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7
DS
Razão de bandas 680/590
(a)
Razão de bandas
R
2
= 0.0896
0.84
0.85
0.86
0.87
0.88
0.89
0.9
0.91
4 6 8 1012141618
TSS
Razão de bandas 680/590nm
(b)
Figura 4.18 – Diagrama de dispersão entre razão de bandas (680/590nm) e DS (a) e razão de bandas
(680/590nm) e TSS (b).
Diferença de bandas
R
2
= 0.3557
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7
DS
Diferença de bandas 590-680
(a)
Diferença de bandas
R
2
= 0.0432
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
4 6 8 1012141618
TSS
Diferença de bandas 590-680
(b)
Figura 4.19 – Diagrama de dispersão entre diferença de bandas (590-680nm) e DS (a) e diferença de bandas
(590-680nm) e TSS (b).
Os valores de correlação para postos de Spearman considerando a variável TSS e a
razão e diferença de bandas, demonstram uma tendência para a existência de correlação entre
esses dados. Ao consultar os valores de significância para estes valores r
s
entre a razão de
bandas e as variáveis TSS e DS e entre a diferença de bandas e TSS e DS (Tabela 4.3),
observou-se que as correlações encontradas para o DS em ambas as técnicas se mostraram
significativas para a população de 8 amostras e α = 90%, pois os valores encontrados são
superiores ao valor crítico de r
s
para esta significância (0,643), enquanto para o TSS os
valores encontrados são muito inferiores.
73
Tabela 4.3 – Dados de correlação de Spearman entre variáveis limnológicas e razão e
diferença de bandas no mês de setembro de 2008.
Variáveis limnológicas
Razão e diferença de bandas
DS TSS
Razão 680/590nm -0.71 0.04
Diferença 680-590nm 0.66 -0.21
4.3.3 Análise derivativa
Em etapa anterior a aplicação do cálculo da derivada, as curvas espectrais de
reflectância foram suavizadas com um filtro de média de 7 pontos a fim de atenuar o efeito de
ruído nas amostras. Em seguida a primeira derivada dos dados de reflectância do mês de
setembro foi aplicada para todos os comprimentos de onda na faixa entre 400 e 900nm.
Na Figura 4.20 pode ser observado o resultado da aplicação da primeira derivada,
onde as feições de curvatura que ocorrem na resposta de reflectância se apresentam como
picos mínimos e máximos dos valores derivados. Além disso, as inflexões onde o valor da
derivada se acentua positivamente correspondem ao comprimento de onda em que o aumento
da reflectância também é positivo. Ao contrário, nos comprimentos de onda que o valor de
reflectância decai, a derivada se inclina para picos de valores negativos. Essas duas últimas
características estão destacadas com as linhas perpendiculares as curvas de reflectância e da
derivada.
A maior curvatura positiva no gráfico da derivada corresponde ao comprimento de
onda em torno de 565nm, onde a curva de reflectância tem um aumento positivo acentuado. A
partir das pequenas feições de absorção que são mostradas na reflectância da água em torno
de 600 e 660nm, o gráfico da derivada passa a ter comportamento em valores negativos. A
maior inflexão negativa que ocorre no espectro da derivada se refere ao comprimento de onda
em 720nm, o qual corresponde ao decréscimo acentuado da reflectância em direção a faixa do
infravermelho, após a região do patamar entre 590 e 680nm. Em 825nm ocorre novamente
uma pequena feição negativa da derivada.
O resultado da aplicação da técnica de análise derivativa nos dados de reflectância da
água no reservatório Passo Real concorda com experimento realizado por Chen et. al. (1992)
quando destaca que a primeira derivada é viável para estimar a presença de sólidos suspensos
em função de algumas feições, como o aumento da derivada na primeira pequena feição de
absorção em 525nm e a diminuição em 725 e 825nm.
74
A aplicação da segunda derivada atenuou as feições de absorção, demonstrando que o
principal constituinte na água do reservatório Passo Real está associado aos sólidos
suspensos. Este resultado concorda com Goodin et. al. (1993) quando mostraram que os
valores da segunda derivada apresentam valores muito baixos e anulam os efeitos dos sólidos
suspensos nas feições de absorção.
Figura 4.20 – Primeira derivada da reflectância para setembro de 2008.
A correlação para postos de Spearman da primeira derivada de reflectância dos dados
do mês de setembro foi calculada em comprimentos de onda com intervalo de 50nm com as
variáveis TSS e DS. O resultado apresentou correlações entre -0,6 e 0,6 (Figura 4.21), sendo
que o valor máximo positivo foi encontrado nos primeiros comprimentos de onda para as duas
variáveis e o valor máximo negativo em 600nm para o DS, sendo que somente a correlação
para o DS em 600nm (-0.667) é significativo para α = 90%.
75
Ao observar a feição de absorção em 720nm nos dados derivados de setembro de 2008
no reservatório Passo Real, realizou-se correlação para postos de Spearman com a variável
TSS, porém o valor encontrado não apresentou significância. No entanto, pode ser destacada a
tendência de que esta feição de absorção está relacionada com a presença de sólidos em
suspensão, pois em trabalho realizado por Goodin et. al. (1993) a relação entre sólidos
suspensos e a primeira derivada em 720nm apresentou alta correlação linear (-0.95).
Figura 4.21 – Correlograma das variáveis DS e TSS com base na primeira derivada da reflectância em setembro
de 2008
4.3.4 Remoção do contínuo
Com a aplicação da técnica de remoção de contínuo ocorreu o realce de feições de
bandas de absorção. Para os dados de reflectância do mês de setembro de 2008 (Figura 4.22)
se destacaram as profundidades de banda em 495nm e 740nm. Em comparação a este
resultado, Nóbrega (2002) encontrou feições de absorção em 480 e 747nm em espectros de
águas brancas, as quais são caracterizadas pelas maiores concentrações de sedimentos em
suspensão.
O ponto amostral correspondente a menor profundidade de banda nos dois
comprimentos de onda se refere ao ponto 5, o qual relacionado as variáveis limnológicas
apresenta a maior concentração de sólidos em suspensão. A maior profundidade de banda
ocorre para o ponto 2, porém este ponto apresenta uma concentração de sólidos suspensos
intermediária em comparação aos demais, sendo que o ponto 1, que possui a menor
76
concentração de TSS, está representado pela segunda maior profundidade de banda e
semelhante ao ponto 2.
Figura 4.22 – Remoção do contínuo para os dados de reflectância de setembro de 2008.
Os dados de profundidade de banda nos comprimentos de onda destacados (495 e
740nm) foram correlacionados a partir da correlação para postos de Spearman (r
s
) com o DS e
TSS. No entanto, os valores críticos de r
s
com α ≥ 90% demonstraram que não existe
correlação estatisticamente significativa para ambos os conjuntos de dados.
Ainda que as variáveis não tenham apresentado correlação significativa nas duas
profundidades de banda destacadas, elaborou-se o diagrama de dispersão e a reta de regressão
para as duas variáveis (DS e TSS) na profundidade de banda de 740nm, onde os valores
relativos à correlação foram maiores. Na Figura 4.23 está representada a dispersão dos dados
e o respectivo r
2
para cada conjunto.
Pode ser observada a tendência já exposta pelos dados de correlação e na análise
visual do gráfico de remoção do contínuo, que a maior influência na profundidade de banda
em 740nm é exercida pela variável TSS (r
2
~ 0,55), sendo de modo geral, quanto menor a
concentração de sólidos em suspensão, maior a profundidade de banda. Os dados da dispersão
correspondentes ao DS não apresentaram uma tendência linear, demonstrando a pequena
influência dessa variável.
77
R
2
= 0.1141
0.4
0.45
0.5
0.55
0.6
0.65
0.7
0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55
Profundidade de banda (740nm)
DS (m)
(a)
R
2
= 0.548
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55
Profundidade de banda (740nm)
TSS (mg/L)
(b)
Figura 4.23 – Diagrama de dispersão entre profundidade de banda (740nm) e DS (a) e profundidade de banda
(740nm)e TSS (b).
A partir das feições de absorção geradas por meio da técnica da remoção do contínuo,
calculou-se a área de cada uma das feições a fim de avaliar a correlação com os dados
limnológicos disponíveis. Com o resultado das correlações para postos de Spearman
observou-se a significância dos dados a um nível de confiança α ≥ 90%, o qual demonstrou
que as correlações existentes entre a variável TSS e a área de ambas as feições de absorção
não são estatisticamente significativas.
4.4 Dados espectrais da imagem
4.4.1 Espectros de reflectância da imagem
A partir da aquisição e atenuação dos efeitos da atmosfera para a imagem do dia 04 de
abril de 2009 do satélite Landsat TM 5, as bandas 1, 2, 3 e 4 foram corrigidas para valores de
reflectância a fim de coletar os espectros correspondentes aos pontos amostrais dentro da área
do reservatório. A Figura 4.24 mostra o reservatório Passo Real em cada banda em valor de
reflectância. Na banda 1 há maior absorção da energia no Rio Jacuí Mirim e na proximidade
do dique (tonalidade mais escura na imagem), onde a água é mais clara em função de não
apresentar quantidade significativa de sedimentos, favorecendo a absorção da energia,
conforme destaca Kirk (1994).
78
Figura 4.24 – Reflectância em nível de cinza das bandas 1, 2, 3 e 4 do Landsat TM5 em 04/04/2009.
A banda 2 e 3 demonstra as diferenças mais visíveis e com maior contraste em toda a
área do reservatório. Pode-se observar com mais nitidez, se comparada a banda 1, a absorção
da luz na área próxima ao dique e no Rio Jacuí Mirim (cor mais escura), enquanto no Rio
Jacuí e Rio Ingaí, a tonalidade na imagem apresenta-se mais clara, indicando a presença de
constituintes capazes de espalhar a radiação incidente, apresentando maior reflectância
(DEKKER, 1993; KIRK, 1994). Com relação a banda 4, que está localizada em
79
comprimentos de onda do infravermelho próximo, a energia que incide sobre o corpo d’água é
praticamente toda absorvida pela água, não ocorrendo o espalhamento que resultaria em
reflectância (BARBOSA, et. al., 2003).
Nas bandas 1, 2 e 3 onde foi possível visualizar as diferenças de reflectância a partir
da imagem e em comparação aos dados de TSS, observa-se que os afluentes Ingaí e
principalmente o Jacuí, contribuem significativamente com a presença de sedimentos para o
interior do reservatório, resultando em maior reflectância e pequena absorção da energia pela
água. Dessa forma, as bandas 2 e 3 favorecem a identificação de componentes opticamente
ativos presentes na água, enquanto a banda 4 proporciona o isolamento do corpo de água em
relação a outros alvos da superfície, fato observado por Novo (2008).
De acordo com a observação dos espectros de reflectância (Figura 4.25) é possível
separá-los em três grupos: (1) as amostras do Rio Jacuí (pontos 3, 4 e 5), se considerado os
canais 2, 3 e 4 esses espectros apresentam forma convexa na faixa do vermelho (forma
destacada pelo círculo pontilhado); (2) as amostras coletadas próximo ao Rio Ingaí, as quais
apresentam aumento da reflectância a partir da faixa do vermelho em direção ao
infravermelho e as curvas espectrais com forma côncava; e (3) as amostras do Rio Jacuí
Mirim e do interior do reservatório que mantiveram a maior reflectância na região do verde e
tem forma côncava mais suave na banda 3.
A análise dos espectros coletados na imagem do mês de abril observadas as quatro
bandas espectrais (1, 2, 3 e 4) do sensor TM 5, mostram uma concordância com os dados de
reflectância adquiridos em campo no mês de setembro de 2008 em relação a elevação da
reflectância na banda 3, nos pontos 3, 4 e 5 indicando a formação de um patamar com menor
inclinação comparada a outros pontos amostrais. Da mesma forma em que são destacados nos
espectros de campo as diferenças em relação a reflectância em alguns pontos amostrais, a
reflectância coletada por meio da imagem de satélite também torna viável a mesma
observação, porém em menor detalhe devido ao reduzido número de bandas espectrais.
A curva espectral correspondente ao ponto 29, localizado no deságue do Rio Ingaí,
observado na Figura 4.25 e não coletado em trabalho de campo no mês de setembro de 2008,
apresenta uma tendência para a mesma característica dos pontos amostrais localizados no Rio
Jacuí (3, 4 e 5) em relação a formação de uma curva espectral de forma convexa, pressupondo
a diminuição da razão entre os canais 2 e 4 com a elevação da reflectância no vermelho e
infravermelho.
80
Figura 4.25 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real adquiridas na imagem Landsat 04/04/2009.
Pode-se destacar também a reflectância do ponto 30, localizado no setor de maior
volume de água próximo ao dique, que apresenta a menor reflectância em todos os canais
espectrais comparado aos demais pontos amostrais. De acordo com Novo (2001), a resposta
espectral é diretamente influenciada pelos componentes presentes no corpo de água. Nesse
sentido, a reflectância no ponto 30 pode estar relacionada com a maior transparência da água
e a baixa concentração de sólidos em suspensão nessa área, como se observou na
espacialização dessas variáveis nas Figuras 4.9 e 4.13, respectivamente.
Com os dados da reflectância da água coletada na imagem para todos os pontos
amostrais no reservatório e a disponibilidade de dados limnológicos mais completos a partir
do trabalho de campo no dia 17 de abril de 2009 foi possível gerar a correlação de Pearson
entre alguns destes dados e a reflectância. A Figura 4.26 apresenta a disposição das curvas de
correlação de cada variável limnológica em relação aos comprimentos de onda centrais das
bandas 1, 2, 3 e 4 – Landsat TM5.
Pode ser observado que as variáveis TSS, SIS e DS têm maior influência na
reflectância da água se comparadas as demais, principalmente COD que apresentou
correlação muito baixa em todas as regiões do espectro, sendo correlações negativas na faixa
do azul, vermelho e infravermelho próximo, enquanto na faixa do verde a correlação foi
positiva.
81
As variáveis TSS (composta por SIS e SOS) e Chl-a variaram inversamente entre si
em relação aos comprimentos de onda. O TSS e sua parte inorgânica obtiveram menor
correlação comparada a Chl-a na faixa do azul, aumentando na faixa do verde, sendo que a
melhor correlação (em torno de 0,6) foi encontrada em comprimentos de onda da banda 3,
decrescendo em direção ao infravermelho próximo. A melhor correlação para a Chl-a foi
observada na faixa do azul, onde a influência dos sólidos em suspensão é menor, enquanto o
aumento do comprimento de onda resulta na diminuição gradual da correlação com a Chl-a.
Figura 4.26 – Correlograma das variáveis TSS, COD, Chl-a, DS, SOS e SIS com base na reflectância da água
adquirida nas bandas 1, 2, 3 e 4 da imagem Landsat TM5 de 04/04/2009
A presença de sólidos orgânicos apresentou correlação menor em relação a porção
inorgânica e o total de sólidos suspensos, demonstrando que a predominância na resposta
espectral da água em relação a sólidos suspensos se dá pela porção inorgânica. A variável DS
apresentou correlação negativa significativa em partes da região do verde e vermelho,
apresentando valores semelhantes ao TSS em todas as faixas do espectro.
Os valores do t calculado para os dados de correlação comparados aos valores críticos
da tabela t com 95% de significância utilizando uma população de 23 elementos amostrais,
para as quais estavam disponíveis todos os dados, mostraram que as variáveis têm correlação
estatisticamente significativa nos comprimentos de onda centrais das bandas utilizadas, exceto
SOS em 830nm. Considerando significância de 99% somente deixam de ser significativas as
correlações correspondentes ao COD em 560 e 660nm.
82
4.4.2 Razão de bandas
O coeficiente de correlação também foi calculado entre as variáveis limnológicas do
mês de abril e a razão das bandas 4/3 da imagem Landsat TM5 (Tabela 4.4), a fim de
relacionar as mudanças que ocorreram na reflectância da água em alguns pontos amostrais
entre essas duas bandas. As melhores correlações foram encontradas para as variáveis DS
(0,44) e SOS (-0,41), demonstrando que neste caso, no intervalo entre a faixa do vermelho e
infravermelho a reflectância é influenciada principalmente por estas variáveis (DS e SOS).
Analisando os dados do t calculado para a correlação entre a razão das bandas 4/3 e as
variáveis limnológicas, observou-se que apenas a variável COD não se apresentou
estatisticamente significante com α = 99%.
Tabela 4.4 – Dados da correlação entre variáveis limnológicas e razão de bandas (b4/b3) para
o mês de abril 2009.
Variáveis limnológicas
Razão de banda
DS TSS SOS SIS COD Chl-a
b4/b3 0.44 -0.27 -0.41 -0.23 0.03 -0.18
4.4.3 Remoção do contínuo
A partir dos dados de reflectância da imagem aplicou-se a técnica de remoção do
contínuo nas 4 bandas, sendo que as bandas 1, 2 e 4 produziram valor igual a 1. As diferentes
profundidades de banda podem ser observadas na banda 3 (Figura 4.27). Considerando que os
pontos amostrais 3, 4 e 5 não apresentaram comportamento côncavo no gráfico de
reflectância, na remoção do contínuo estes pontos permaneceram como uma linha reta de
valor 1 também na banda 3, onde os demais apresentaram diferenças de profundidade.
Com relação aos pontos 3, 4 e 5 que não apresentaram profundidade de banda, estão
localizados em ambiente de deságue do Rio Jacuí onde há maior movimentação da água e
onde foram observadas as maiores concentrações de sólidos em suspensão, fato que pode ter
ocasionado o aumento da reflectância na faixa do vermelho, observada no gráfico de
reflectância. Isto confirma e complementa a análise dos dados espectrais de campo do mês de
setembro onde foi encontrada menor profundidade de banda no ponto 5, o qual apresentava a
maior concentração de TSS.
83
Figura 4.27 – Remoção do contínuo para os dados de reflectância de abril de 2009.
Os dados de profundidade de banda de cada ponto amostral foram correlacionados no
comprimento de onda central da banda 3 (660nm) com as variáveis limnológicas coletadas no
reservatório em trabalho de campo realizado no mês de abril. Na Tabela 4.5 as melhores
correlações podem ser observadas entre a profundidade de banda em 660nm e as variáveis DS
(0,78) e TSS (-0,56). Além disso, a variável SIS apresentou maior correlação com a
profundidade de banda se comparada ao SOS. Ao observar o valor t calculado a partir dos
valores de correlações e compará-lo com a tabela t em nível de significância 99%, os dados
mostraram-se todos estatisticamente significativos.
Tabela 4.5 – Dados da correlação entre variáveis limnológicas e profundidade de banda
(660nm) para o mês de abril 2009.
Variáveis limnológicas
Profundidade banda
DS TSS SOS SIS COD Chl-a
660nm 0.78 -0.56 -0.47 -0.51 0.14 -0.29
4.4.4 Classificação da imagem
A classificação das bandas 2 e 3 da imagem Landsat TM5 do dia 04/04/2009 pelo
método de fatiamento (Figura 4.28) considerou o valor de reflectância da água do reservatório
entre 0 e 28%. Na banda 2 a reflectância apresentou taxas de reflectância mais altas em toda a
84
porção do reservatório se comparada a classificação da banda 3. No entanto, os valores de
reflectância seguiram a mesma distribuição entre os compartimentos do reservatório para as
duas bandas, sendo que as maiores taxas de reflectância são encontradas no Rio Ingaí e
principalmente no Rio Jacuí, por este último ser o principal afluente que deságua no
reservatório.
A classificação resultante da banda 3 apresentou valores menores de reflectância
quando comparados com a banda 2. Isso se deve ao fato de a banda 3 se localizar em
comprimentos de onda do vermelho, apresentando valores baixos de reflectância e
comprovando as características da faixa onde ocorre grande absorção de energia pela água.
Figura 4.28 – Fatiamento das bandas 2 e 3 do satélite Landsat TM5 de 04/04/2009.
A variação dos valores de reflectância e a identificação de maior número de
compartimentos aquáticos na banda 3, quando associados a faixa onde a água absorve grande
parte da energia permite evidenciar a ocorrência de partículas suspensas presentes na coluna
de água. Neste sentido, Kirk (1994) e Binding et. al. (2007) destacam que são os constituintes
85
opticamente ativos presentes no ambiente aquático os responsáveis pelo espalhamento e
retroespalhamento da energia dentro do corpo hídrico, resultando na reflectância do alvo. A
banda 3 do satélite Landsat TM 5 apresenta características que possibilitam distinguir mais
facilmente o solo exposto (NOVO, 2008), favorecendo a diferenciação do ambiente aquático
quanto a presença de sedimentos na água.
4.5 Water Color Simulator (WASI)
A partir dos dados limnológicos (SOS, SIS, Chl-a, COD e temperatura da água)
tornou-se possível estimar a reflectância da água em cada ponto amostral do reservatório com
a utilização do WASI (Water Color Simulator). Para alguns pontos amostrais não existiam
medidas de todas as variáveis e neste caso a curva de reflectância não foi gerada, pois o dado
ficaria comprometido. A partir do dado de reflectância simulado, aplicou-se filtro de sete
pontos para todos os meses devido a presença de ruídos em todos os comprimentos de onda.
A simulação dos espectros para o mês de fevereiro (Figura 4.29) demonstrou que a
maioria dos pontos amostrais apresentou reflectância menor que 9%. De acordo com o gráfico
da Figura 4.29, os pontos com menor reflectância apresentaram menor inclinação em relação
aos demais, com alta absorção na região do azul, um pico de máxima na região do verde,
mantendo média alta de reflectância na região do vermelho. A maior parte dos pontos que
apresentam estas características se localiza próximo ao dique do reservatório, indicando que
os parâmetros considerados pelo simulador e a maior transparência da água no interior do
reservatório podem ser fatores responsáveis pela resposta espectral da água.
Os demais pontos apresentaram maior reflectância, menor absorção na faixa espectral
do azul, possuem um pico de reflectância bem definido na região do verde (próximo a 580nm)
e um declínio mais acentuado em direção ao infravermelho próximo. Nesses pontos amostrais
são mais realçadas as feições de absorção em torno de 608 e 676nm. O conjunto de todos os
pontos simulados tem característica típica da presença de material fotossintético disponível no
reservatório, definida pela ampla faixa entre o verde e o vermelho e com um pico de máxima
reflectância em torno de 580nm (Kirk, 1994) e absorção pela Chl-a em 676nm (Dekker,
1993).
86
Figura 4.29 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real simuladas no WASI para fevereiro de 2009.
Nos espectros simulados com as variáveis limnológicas correspondentes ao mês de
abril (Figura 4.30) observa-se a priori a distinção entre dois grupos de respostas espectrais
divididos em relação a taxa de reflectância e pelas suas feições facilmente distinguíveis:
- o primeiro grupo se assemelha as características encontradas no mês de fevereiro que
possuem baixa taxa de reflectância (<9%);
- o segundo grupo é formado pelos outros três pontos amostrais exibidos no gráfico da
Figura 4.30 que apresentam maior reflectância em todas as faixas do espectro em comparação
com os pontos amostrais do primeiro grupo. Este grupo possui características de predomínio
de sólidos em suspensão em função da diminuição da inclinação entre as faixas do verde e
vermelho e do patamar bem definido entre os comprimentos de onda de aproximadamente
570 e 720nm (SOUZA, et. al., 1991; NOVO, 1998; ARRAUT et. al., 2005; RUDORFF et. al.,
2005).
As respostas espectrais encontradas com a simulação dos dados limnológicos do mês
de junho apresentam dois dados bastante diferenciados dos demais. No ponto 3 foi encontrada
a segunda maior taxa de sedimentos em suspensão, sendo o SOS mais elevado em relação ao
SIS e com baixa concentração de COD e Chl-a, fatores que podem ter resultado na curva
espectral com um pico bem acentuado na região do verde e maior reflectância até o inicio da
faixa do vermelho se comparada aos demais espectros (Figura 4.31).
87
Figura 4.30 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real simuladas no WASI para abril de 2009.
Figura 4.31 – Curvas espectrais da água do reservatório Passo Real simuladas no WASI para junho de 2009.
Outro dado que se destaca é a curva espectral resultante dos dados limnológicos
encontrados no ponto 29. Neste ponto estão as maiores concentrações de SIS e SOS, baixa
concentração de Chl-a e maior concentração de COD se comparado ao ponto 3. Dessa forma,
a curva resultante apresenta menor reflectância e uma forma mais achatada em relação a curva
do ponto 3 possivelmente devido a maior presença de COD e SOS, porém se estende com alta
reflectância para maiores comprimentos de onda em direção ao infravermelho próximo,
característica da presença de SIS. Estas duas características das curvas de reflectância
88
espectral em relação a presença de constituintes opticamente ativos também são destacadas
por Dekker (1993) e Kirk (1994).
Alguns pontos seguem a mesma tendência do ponto 29, apresentando menor
reflectância, provavelmente em função de não apresentarem taxas muito altas de sólidos em
suspensão. A maioria restante apresenta concentrações semelhantes de TSS, COD e Chl-a
resultando em curvas com as menores taxas de reflectância e formato mais achatado.
CAPÍTULO V
5. CONCLUSÕES
Com o propósito de analisar a composição espectral da água no reservatório Passo
Real, os dados de reflectância do mês de setembro de 2008, bem como os dados de
reflectância adquiridos por meio da imagem Landsat TM 5 possibilitaram caracterizar as
diferenças entre esses ambientes. Nos espectros de reflectância observaram-se características
da presença de sólidos em suspensão, principalmente nas curvas espectrais que correspondem
aos pontos amostrais dos rios Jacuí e Ingaí, devido a elevação da reflectância na faixa do
vermelho do espectro se comparada aos demais pontos amostrais, resultando em menor
inclinação entre o pico de máxima reflectância e os comprimentos de onda mais longos.
As variáveis limnológicas espacializadas no interior do reservatório apresentaram
variações de acordo com os períodos estudados, sendo que a menor diferenciação ocorreu em
dados de COD. A CE apresentou maior variação no mês de abril e taxas mais altas no Rio
Jacuí. A transparência da água foi menor no mês de setembro de 2008 e no mês junho de
2009, porém todos os meses analisados apresentaram diferenças entre os afluentes e a área
com maior volume de água, destacando-se o Rio Jacuí com menor transparência, enquanto a
área próxima ao dique apresentou maior transparência.
As medidas de TSS foram maiores nos meses de setembro de 2008 e fevereiro e junho
de 2009, observando-se maior contribuição de materiais em suspensão provindos
principalmente dos rios Jacuí e Ingaí. Estes resultados demonstraram a associação entre a
transparência da água e a presença de sólidos em suspensão no reservatório, possibilitando a
diferenciação de compartimentos aquáticos. Além disso, as características espectrais da água
estão diretamente relacionadas com a transparência da água e a presença de sólidos em
suspensão, uma vez que principalmente estas variáveis interferem e definem as características
de maior ou menor penetração da luz no corpo d’água, resultando na absorção ou
espalhamento da energia, originando a resposta espectral da água.
A aplicação das técnicas de remoção do contínuo, análise derivativa e razão e
diferença de bandas possibilitou comparar estes métodos a fim de contribuir para a
identificação dos componentes opticamente ativos presentes no reservatório. Dessa forma, as
correlações entre os dados limnológicos e espectrais mais significativas para a coleta em
90
campo no mês de setembro de 2008 são as técnicas de razão de bandas (680/590nm),
diferença de bandas (680-590nm) e a primeira derivada (600nm) com a variável
transparência. Para o mês de abril de 2009, a reflectância da imagem Landsat, a razão de
bandas (b4/b3) e a profundidade de banda (660nm) mostraram correlação significativa com as
variáveis DS, TSS, SIS e Chl-a.
Na simulação das curvas de reflectância por meio do WASI observaram-se diferenças
nos espectros entre os meses e alguns pontos amostrais. A principal e mais visível diferença é
o aumento da reflectância na região do vermelho no mês de abril e a similaridade entre
algumas curvas espectrais nos meses de fevereiro e junho. A menor inclinação entre o pico de
máxima reflectância e comprimentos de onda da região do vermelho demonstra concordância
com os dados encontrados nos espectros de campo e na imagem, porém os dados simulados
não foram testados para que fossem considerados válidos.
Considerando os resultados obtidos e a associação entre a transparência da água e
sólidos suspensos com o comportamento das curvas espectrais obtidas em campo do mês de
setembro de 2008 e na imagem do mês de abril de 2009, pode-se atribuir diretamente a
influência das características limnológicas sobre as respostas espectrais.
No entanto, a indisponibilidade de dados com maior periodicidade dificultou um
diagnóstico mais completo sobre as condições do reservatório. A partir disso, a coleta de
dados em períodos definidos como de acordo com as estações do ano, que satisfaçam as
diferenças nas características da água do reservatório, possibilitariam maior confiabilidade
dos resultados.
CAPÍTULO VI
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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