Integração de dados landsat/tm e medidas in situ para estimativa de sedimentos em suspensão em rios amazônicos: um estudo de viabilidade

Resumo

A base de dados in situ de concentraçãode sedimentos em suspensão (CSS) nos rios amazônicos possui baixa densidade de amostras (2,72 coletas por ano) distribuídas de modo não sistematizado. O uso de imagens de satélite pode aumentar essa densidade devido à relação direta entre CSS e a reflectância espectral da água na região do visível-infravermelho próximo. O objetivo desse trabalho é, portanto, avaliar a viabilidade de integração de dados do sensor TM/Landsat 5 (TM-5) e dados sedimentológicos para gerar modelos de estimativa da CSS de rios amazônicos. Analisam-se as limitações espaciais e radiométricas do sensor TM-5 e seu impacto sobre os modelos para diferentes tipos de água. Avalia-se também a frequência de dados in situ e orbitais e o ganho de informação com o uso de dados de sensoriamento remoto. Os resultados mostram que apenas 35 das 97 estações de coleta de CSS podem ser utilizadas. Apesar do reduzido número de amostras, os resultados mostram que nos casos mais restritivos de cobertura de nuvens, poderia haver um aumento de até 127% na base de dados se fossem desenvolvidos modelos empíricos baseados em imagens de satélite. Conclui-se que existem dados suficientes para testar o desenvolvimento de modelos empíricos e semi-empíricos baseados na integração de dados TM-5 e medidas in situ de modo a aumentar a densidade de dados de CSS dos rios da bacia amazônica. A próxima etapa dessa pesquisa é então o desenvolvimento e teste desses modelos. ABSTRACT: The in situ database of suspended sediment concentration (SSC) available for the Amazon rivers is characterized by a very low sample density in time (2,72 samples/year) with no systematic spatial distribution. Satellite images can increase both spatial and temporal sampling density based on the relationship between SSC and the water spectral reflectance in the visible-near infrared range. Therefore, the aim of this paper is to assess the feasibility of integrating TM/Landsat 5 (TM-5) data and in situ sedimentologic data to generate empirical models for estimating SSC in Amazon rivers. Spatial and radiometric limitations of TM-5 sensor are analyzed, as well as its impact on models for different water types. It is also assessed the frequency of concurrent in situ and orbital data, and the gain of information by using remote sensing data. The results of this assessment show that only 35 out of 97 SSC gauging stations can be used. Despite of this small number of sampling stations, the results show that in the most restrictive cases of cloud coverage, there would be an increase of 127% of SSC samples in the database, if remote sensing models were implemented. At the end of this feasibility study, one can conclude that there are enough concurrent TM-5 data and in situ measures which can be integrated in order to develop remote sensing SSC estimates, which could be used to expand the SSC sample density of rivers of Amazon basin. Therefore, the next stage of this research is the development and test of these models.

Publicação
Geografia (Rio Claro)