Avaliação da qualidade da água utilizando imagens de Satélite no Reservatório Passaúna

Abstract

Resumo : A avaliação da qualidade da água tem grande relevância para o gerenciamento hídrico dos mananciais. O monitoramento do corpo hídrico em escala espacial e temporal pode ser realizado por meio da complementação entre dados de sensoriamento remoto e dados de estações convencionais. Como o Brasil tem grande potencial para o uso de recursos solares, constantemente busca-se tecnologias sustentáveis para geração de energia elétrica a partir da energia solar. Desse modo, a fim de aumentar a eficiência energética de usinas fotovoltaicos, opta-se cada vez mais pela instalação de usinas solares em reservatórios. Sendo assim, a hidrologia espacial possibilita contribuir para o acesso de informações hidrológicas do corpo d’água o acesso a alguns dados de SR pode ser obtido de forma gratuita, assim como para a gestão hídrica de lagos com a presença de ilhas fotovoltaicos flutuantes. Em 2019 foi instalado no Reservatório Passaúna (PR) uma usina solar flutuante com objetivo de estudo empírico. Com isso, se faz necessário a avaliação de possíveis impactos de qualidade da água com a presença dessa usina. Esse projeto propôs avaliar alguns parâmetros que conferem qualidade da água em um corpo hídrico, sendo: concentração de clorofila-a (Chl-a), turbidez e disco de Secchi. Para a análise utilizou-se imagens do satélite Sentinel-2, com apoio do programa computacional gratuito SNAP. Os pontos de monitoramento da região de estudo estão localizados próximos a instalação dos painéis, ou seja, ao lado da captação de água realizada pela SANEPAR. Assim como ao longo de todo o corpo hídrico. O período de estudo escolhido corresponde ao Projeto MuDak-WRM (2018-2020) e do Projeto FotoÁgua (2022-2023). Avaliou-se diversos modelos para estimar parâmetros de qualidade da água em um reservatório, destacando o desempenho de diferentes metodologias e correções atmosféricas. Entre os modelos avaliados, alguns apresentaram desempenhos relativamente menos insatisfatórios, porém, a utilização de regressão linear foi promissora. A correção atmosférica do Sen2Cor destacou-se, demonstrando um desempenho consistente para múltiplos parâmetros, com coeficientes de determinação de 0,87 para concentração de clorofila-a, 0,93 para profundidade de Secchi e 0,76 para turbidez. Os resultados revelaram uma forte associação entre os parâmetros de qualidade da água e os diferentes cenários sazonais, com influência significativa de fatores como presença de sedimentos e condições climáticas. Apesar dos desafios, como a escassez de imagens de satélite bem sincronizadas, os modelos apresentaram um desempenho satisfatório, ressaltando a importância da calibração e validação precisa das ferramentas de sensoriamento remoto.

Abstract : The evaluation of water quality is highly relevant for the hydrological management of water sources. Monitoring the water body on spatial and temporal scales can be carried out through the integration of remote sensing data and conventional station data. As Brazil has great olar resource utilization, sustainable technologies for electricity generation from solar energy are constantly sought after. Thus, in order to increase the energy efficiency of photovoltaic plants, there is an increasing trend towards installing solar plants on reservoirs. Therefore, spatial hydrology enables contributions to access hydrological information of the water body, and access to some remote sensing data can be obtained free of charge, as well as for the water management of lakes with floating photovoltaic islands. In 2019, a floating solar plant was installed in the Passaúna Reservoir (PR) for empirical study. Therefore, it is necessary to evaluate possible impacts on water quality with the presence of this plant. This project aimed to evaluate some parameters that confer water quality in a water body, namely: chlorophyll-a concentration (Chl-a), turbidity, and Secchi disk depth. For the analysis, Sentinel-2 satellite images were used, with support from the free SNAP computational program. The monitoring points in the study area are located near the panel installation, i.e., next to the water intake performed by SANEPAR, as well as along the entire water body. The study period chosen corresponds to the MuDak-WRM Project (2018-2020) and the FotoÁgua Project (2022-2023). Several models were evaluated to estimate water quality parameters in a reservoir, highlighting the performance of different methodologies and atmospheric corrections. Among the evaluated models, some showed relatively less unsatisfactory performances, however, the use of linear regression was promising. The Sen2Cor atmospheric correction stood out, demonstrating consistent performance for multiple parameters, with determination coefficients of 0.87 for chlorophyll-a concentration, 0.93 for Secchi depth, and 0.76 for turbidity. The results revealed a strong association between water quality parameters and different seasonal scenarios, with significant influence from factors such as sediment presence and climatic conditions. Despite challenges such as the scarcity of well-synchronized satellite images, the models showed satisfactory performance, emphasizing the importance of precise calibration and validation of remote sensing tools.