Por: Gustavo Willy Nagel Postado dia 27/01/2021Mestrando em Sensoriamento Remoto – INPE
Engenheiro Hídrico – UFPel
Assim, para proteger os recursos hídricos, é necessário, primeiramente, quantificar a disponibilidade de água e a sua qualidade. Informação é crucial para qualquer plano de remediação, proteção ou manejo dos recursos naturais. Por exemplo, com a indicação de que um reservatório hídrico está sofrendo crescente piora do seu estado trófico, é possível buscar as causas para esse problema e traçar um plano para remediá-las. Além de poluição, eventos climatológicos de secas e inundações também causam grandes impactos sociais, econômicos e ambientais. Nessas situações, a informação de quais áreas foram as mais atingidas é primordial para que o poder público possa melhor assistir as populações afetadas. Isso porque, o planejamento é necessário para economia de recursos públicos e para a otimização em termos de agilidade e eficácia das respostas oferecidas pelos governos à população.
Contudo, técnicas tradicionais de coleta de água em campo ainda servem como a única fonte de informação em muitos corpos d’água. Essa metodologia, no entanto, por ser pontual, isto é, limitada a espaço e tempo específico, pois não se mostra adequada a todas as dinâmicas e interações que ocorrem entre os corpos d’água e suas bacias de captação. Além disso, por ser dispendioso, o monitoramento da qualidade da água fica restrito a reservatórios de maior importância econômica, o que gera grande déficit de informação sobre a maioria dos corpos hídricos.
Felizmente, a tecnologia orbital avançou nos últimos anos, produzindo sensores que podem ser utilizados para extrair parâmetros de qualidade e extensões de superfície de água, auxiliando a suprir tal carência metodológica. Isso é possível porque a interação entre a luz e os constituintes da água permite estimar parâmetros físico-químicos e biológicos, como a concentração de clorofila, sólidos em suspensão, turbidez e matéria orgânica dissolvida colorida (Barbosa et al., 2019). Esses parâmetros podem ainda servir como indicador para outros parâmetros não opticamente ativos (não detectados por sensoriamento remoto), como fizeram Lannergård et al. (2018), que utilizaram a frequência de turbidez para estimar a concentração de fósforo em um ambiente aquático. Todos esses parâmetros possuem grande variabilidade espacial e temporal, características que tornam o sensoriamento remoto efetivo para monitorá-los.
Há não muito tempo, devido à grande quantidade de dados e restrições computacionais, uma única imagem de satélite costumava ser utilizada para análises de sensoriamento remoto (ou duas em estudos temporais). Estudos complexos, que comportavam mais dados, costumavam ficar restritos a um pequeno número de laboratórios e agências, os quais podiam financiar supercomputadores. Essa realidade mudou nos últimos anos graças ao desenvolvimento da computação em nuvem, em que milhares de computadores trabalham em paralelo para processar grandes quantidades de dados geoespaciais virtualmente. A plataforma Google Earth Engine (GEE - https://earthengine.google.com/), por exemplo, oferece gratuitamente bancos de dados mundiais de satélites e alta capacidade de processamento, requerendo do usuário apenas acesso à internet e uma conta Google. Nesse sentido, Pekel et al (2016) utilizaram a plataforma GEE para processar milhões de imagens de satélite para quantificar globalmente as mudanças nas águas superficiais entre os anos de 1984 e 2016.
conservação da biodiversidade