Mapeamento de qualidade de água em escala continental no Brasil por sensoriamento remoto, inteligência artificial e big data – MAPAQUALI-AI (CNPq)
O Brasil, com sua vasta área de 8,51 milhões de km², enfrenta desafios significativos na gestão de seus recursos hídricos, em parte devido à má distribuição da água em relação à demanda, e mais recentemente, ao impacto crescente das secas e eventos extremos. A Amazônia, que abriga a maior disponibilidade hídrica do país, não consegue suprir a demanda das demais regiões mais secas, como o Sudeste. Esse cenário é agravado pelo aumento das áreas irrigadas e pelo crescimento do agronegócio, que, aliado a secas prolongadas, compromete a sustentabilidade dos ecossistemas e a qualidade da água. Em 2020, o Laboratório de Instrumentação de Sistemas Aquáticos do INPE (https://www.dpi.inpe.br/labisa/) começou a desenvolver a plataforma MAPAQUALI, um sistema modular para mapeamento contínuo da qualidade da água por satélite (https://bit.ly/47pdVqx). Entretanto, a plataforma ainda é uma prova de conceito, com algoritmos aplicados à lagos e reservatórios específicos em uma limitada escala temporal, demandando desenvolvimento para ampliar suas aplicações e tornar-se uma ferramenta operacional. Para enfrentar esses desafios, esse projeto propõe o desenvolvimento da plataforma MAPAQUALI-AI, uma atualização da plataforma MAPAQUALI com foco em algoritmos de inteligência artificial e aplicações em larga escala para a estimativa de parâmetros de qualidade de água. A plataforma utilizará dados obtidos de satélites como o Sentinel-2 e o Landsat-8/9, para gerar séries temporais de mapas de qualidade da água, monitorando parâmetros críticos como clorofila-a, total de sólidos suspensos e matéria orgânica colorida dissolvida. A plataforma também permitirá emitir alertas sobre eventos de florações de algas e outros indicadores de degradação da qualidade da água. O desenvolvimento será realizado em quatro etapas principais:
- Coleta e Processamento de Dados: Inclusão de dados de qualidade de água e imagens de satélite, organização e integração com bancos de dados existentes para treinamento e validação dos modelos.
- Desenvolvimento de Algoritmos: Criação e calibragem de algoritmos de machine learning/IA para estimar parâmetros de qualidade da água, utilizando dados in-situ e imagens de satélite.
- Desenvolvimento da Plataforma MAPAQUALI-AI: Implementação e atualização da plataforma para integração com a infraestrutura do Brazil Data Cube e otimização do processamento de dados.
- Integração e Processamento em Larga Escala: Inserção dos algoritmos na plataforma, permitindo o processamento de dados em larga escala e a disponibilização dos produtos em tempo quase-real.
A plataforma MAPAQUALI-AI permitirá um monitoramento mais eficiente e abrangente da qualidade da água em todo o território brasileiro, facilitando a tomada de decisões e contribuindo para a gestão sustentável dos recursos hídricos. Este projeto não apenas busca superar as limitações dos modelos atuais, mas também pretende estabelecer um sistema que possa ser expandido e adaptado para futuras necessidades, incorporando novos sensores e algoritmos conforme a tecnologia evolui.
