UTILIZAÇÃO DE DADOS MERIS E IN SITU PARA A CARACTERIZAÇÃO BIO-ÓPTICA DO RESERVATÓRIO DE ITUMBIARA, GO

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1 INPE TDI/1652 UTILIZAÇÃO DE DADOS MERIS E IN SITU PARA A CARACTERIZAÇÃO BIO-ÓPTICA DO RESERVATÓRIO DE ITUMBIARA, GO Renata Fernandes Figueira Nascimento Dissertação de Mestrado do Curso de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto, orientada pelos Drs. José Luis Stech, e Milton Kampel, aprovada em 07 de abril de URL do documento original: < INPE São José dos Campos 2010

2 PUBLICADO POR: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE Gabinete do Diretor (GB) Serviço de Informação e Documentação (SID) Caixa Postal CEP São José dos Campos - SP - Brasil Tel.:(012) /6921 Fax: (012) pubtc@sid.inpe.br CONSELHO DE EDITORAÇÃO E PRESERVAÇÃO DA PRODUÇÃO INTELECTUAL DO INPE (RE/DIR-204): Presidente: Dr. Gerald Jean Francis Banon - Coordenação Observação da Terra (OBT) Membros: Dr a Inez Staciarini Batista - Coordenação Ciências Espaciais e Atmosféricas (CEA) Dr a Maria do Carmo de Andrade Nono - Conselho de Pós-Graduação Dr a Regina Célia dos Santos Alvalá - Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CST) Marciana Leite Ribeiro - Serviço de Informação e Documentação (SID) Dr. Ralf Gielow - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPT) Dr. Wilson Yamaguti - Coordenação Engenharia e Tecnologia Espacial (ETE) Dr. Horácio Hideki Yanasse - Centro de Tecnologias Especiais (CTE) BIBLIOTECA DIGITAL: Dr. Gerald Jean Francis Banon - Coordenação de Observação da Terra (OBT) Marciana Leite Ribeiro - Serviço de Informação e Documentação (SID) Deicy Farabello - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPT) REVISÃO E NORMALIZAÇÃO DOCUMENTRIA: Marciana Leite Ribeiro - Serviço de Informação e Documentação (SID) Yolanda Ribeiro da Silva Souza - Serviço de Informação e Documentação (SID) EDITORAÇÃO ELETRÔNICA: Vivéca Sant Ana Lemos - Serviço de Informação e Documentação (SID)

3 INPE TDI/1652 UTILIZAÇÃO DE DADOS MERIS E IN SITU PARA A CARACTERIZAÇÃO BIO-ÓPTICA DO RESERVATÓRIO DE ITUMBIARA, GO Renata Fernandes Figueira Nascimento Dissertação de Mestrado do Curso de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto, orientada pelos Drs. José Luis Stech, e Milton Kampel, aprovada em 07 de abril de URL do documento original: < INPE São José dos Campos 2010

4 Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP) N17u Nascimento, Renata Fernandes Figueira. Utilização de dados MERIS e in situ para a caracterização bio-óptica do reservatório de Itumbiara, GO / Renata Fernandes Figueira Nascimento. São José dos Campos : INPE, xxii + 91 p. ; (INPE TDI/1652) Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, Orientadores : Drs. José Luis Stech, e Milton Kampel. 1. Reservatório. 2. Caracterização bio-óptica. 3. MERIS. 4. Propriedades ópticas inerentes. 5. Qualidade da água. 6. Itumbiara (GO). I.Título. CDU (817.3) Copyright c 2010 do MCT/INPE. Nenhuma parte desta publicação pode ser reproduzida, armazenada em um sistema de recuperação, ou transmitida sob qualquer forma ou por qualquer meio, eletrônico, mecânico, fotográfico, reprográfico, de microfilmagem ou outros, sem a permissão escrita do INPE, com exceção de qualquer material fornecido especificamente com o propósito de ser entrado e executado num sistema computacional, para o uso exclusivo do leitor da obra. Copyright c 2010 by MCT/INPE. No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, microfilming, or otherwise, without written permission from INPE, with the exception of any material supplied specifically for the purpose of being entered and executed on a computer system, for exclusive use of the reader of the work. ii

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7 Espere o melhor, prepare-se para o pior e receba o que vier. Provérbio chinês v

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9 AGRADECIMENTOS Agradeço aos meus orientadores, Dr. José Luiz Stech e Dr. Milton Kampel, pela orientação, paciência, ajuda e incentivo na realização deste mestrado. Ao colega, e agora amigo Enner Alcântara por toda paciência e ajuda nesses dois anos. Ao Dr. Arcilan Assireu, ao Joaquim e ao João Felipe pela ajuda nas saídas de campo. Ao pessoal do Instituto Oceanográfico (IO) da USP pelo empréstimo dos materiais e do laboratório para as análises, principalmente Dr. Salvador Gaeta e Msc. Eduardo Miranda. Um especial agradecimento à Msc. Maysa Pompeu, que acabou se tornando uma grande amiga e companheira. Ao Frederico Rudorff, Aline Matos, Cláudio Barbosa, Gustavo Molleri, Bárbara Giaccom, Amábile Ferreira, Denílson Viana, Bernard Barbarisi e Elizabete Caria Moraes por toda ajuda. Aos meus amigos aqui do INPE por me darem força e incentivo nos momentos difíceis, e descontração nos momentos alegres. As minhas amigas osso que sempre me animaram, mostrando que a vida só nos dá o que conseguimos agüentar. A minha família, pai, mãe e irmãs, por sempre acreditarem em mim, e nunca me deixarem desistir. Ao meu namorado Renan pela ajuda, paciência e carinho. A todas as pessoas que acreditaram em mim e torceram por mim. Muito Obrigada! vii

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11 RESUMO O sensoriamento remoto de sistemas aquáticos envolve análises das variações da magnitude e qualidade da radiação que deixa a água para se obter informação sobre o tipo de substâncias presentes no corpo de água e suas respectivas concentrações. Essas substâncias apresentam comportamentos espectrais diferentes, interferindo assim de maneira diversa nas propriedades ópticas da água. As três principais substâncias reconhecidas são fitoplâncton, material em suspensão e matéria orgânica dissolvida. As alterações no espectro da água são decorrentes do efeito que essas substâncias têm sobre suas propriedades ópticas inerentes, absorvendo ou espalhando seletivamente a radiação eletromagnética. Assim, o objetivo principal desta dissertação é a caracterização bioóptica da água do reservatório de Itumbiara - GO, a partir de dados orbitais do sensor Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS), dados in situ e a utilização de modelos bio-ópticos desenvolvidos pela European Space Agency (ESA). Para alcançar este objetivo, métodos de análise como krigeagem ordinária, classificação por k-médias, análise derivativa e modelo linear de mistura foram aplicados no conjunto de dados. As estimativas de parâmetros geofísicos tais como a concentração de clorofila e totais de sólidos em suspensão, obtidos a partir de dados orbitais foram comparados com estimativas in situ. A análise conjunta dos dados limnológicos e espectrais mostrou uma compartimentação do reservatório na época de cheia (maio de 2009) em duas regiões distintas, sendo uma composta pelo corpo principal do reservatório e a outra, por uma região sob influência do rio Corumbá. No período de seca (setembro de 2009), a análise integrada dos dados mostrou o reservatório mais homogêneo. Entre os processadores de dados MERIS testados, o que mostrou melhor desempenho em relação a estimativas in situ, foi o Case 2 Regional (C2R), para os dados coletados no período de cheia. A medição e utilização de dados de propriedades ópticas inerentes da água de reservatórios no Brasil, ainda não são muito difundidas, apesar de serem amplamente realizadas em águas oceânicas e costeiras. Similarmente, dados do sensor MERIS não tem sido utilizados para a caracterização de águas interiores no país. Desta forma, este trabalho se apresenta como uma contribuição à utilização desses dados MERIS e de propriedades ópticas inerentes em águas interiores, esperando, assim, auxiliar e colaborar com trabalhos futuros. ix

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13 BIO-OPTICAL CHARACTERIZATION OF THE ITUMBIARA RESERVOIR, IN GOIÁS STATE, BRAZIL, USING MERIS AND IN SITU DATA ABSTRACT Remote sensing involves analyses of the variations in magnitude and spectral quality of the water-leaving radiation to derive quantitative information on the type of substances present in the water and their concentrations. Three main components, in addition to pure water itself, influence the optical properties of natural bodies of water. They are phytoplankton, suspended material and dissolved organic substances. The observed color of a water body becomes a direct consequence of the interaction of incident light field with water and these components. The inherent optical properties of relevance in this context are the absorption and the scattering coefficients. The main goal of this work is the bio-optical characterization of the Itumbiara reservoir, located in the State of Goias, Brazil. In situ data, Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) images and bio-optical models were analyzed by different methods like ordinary krigeage, k- means classification, derivative analysis and spectral unmixing. Integrated spectral and limnological data showed a partitioning of the reservoir in two different areas at high water level (May 2009): the Corumbá river arm and the main water body. At low water level (September 2009), the reservoir was more homogeneous. MERIS satellite estimates of chlorophyll-a concentration and suspended matter concentration were compared with in situ data. The Regional Case 2 Water (C2R) processor presented the best fit for the data set of May at high water level. The measurement and use of inherent optical properties and the application of MERIS images for inland studies in Brazil is still very new. Therefore, this work could represent a contribution and an initial reference for future similar works. xi

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15 LISTA DE FIGURAS Pág. Figura 2.1 As diferentes origens da radiação recebida por um sensor sobre um corpo de água Figura 2.2 Comportamento espectral da água pura Figura 2. 3 Comportamento espectral do fitoplâncton, sedimentos em suspensão, matéria orgânica dissolvida e água Figura 3.1 (a) e (b) Localização do reservatório de Itumbiara; (c) composição colorida R(708)G(620)B(490) da imagem MERIS do dia 23/05/ Figura 3.2 Mapa de batimetria do Reservatório de Itumbiara. Fonte: Alcântara et al. (2009)...21 Figura 3.3 Média mensal ( ) da cota do reservatório de Itumbiara Figura 3.4 Média do acumulado mensal ( ) da precipitação (mm) e temperatura do ar ( o C)...22 Figura 3.5 Mapa do uso do solo na bacia hidrográfica do reservatório de Itumbiara, obtido a partir da classificação digital de imagens CBERS-2B (158/120 e 158/121) de 02/09/ Figura 3.6 Stick plot da velocidade do vento e modulo da intensidade do vento coletado pela bóia SIMA nos dias 12 e 13 de maio de Figura 3.7 Stick plot da velocidade do vento e modulo da intensidade do vento coletados pela bóia SIMA nos dias 09, 10 e 11 de setembro de Figura 3.8 Distribuição dos pontos amostrais das duas campanhas de campo realizadas em maio e setembro de Figura 3.9 Fluxograma dos métodos de análise aplicados aos dados coletados em campo...34 Figura 3.10 Fluxograma dos métodos de análise aplicados aos dados de satélite...34 Figura Espectros de absorção dos componentes opticamente ativos no reservatório de Itumbiara, para os meses de maio e setembro de Figura 4.2 Espectros de Rrs obtidas em campo nos meses de maio e setembro de Figura 4.3 Esepctros de reflectância representativos de águas costeiras do Caso II nas proximidades de Cingapura, com baixas concentrações de clorofila (<3 µg/l) e total de sólidos em suspensão (<10 mg/l) Figura 4.4 Localização dos pontos de coleta de dados radiométricos no mês de maio Figura Comparação entre as Rrs simuladas para as bandas do sensor MERIS (IN SITU) e as obtidas pela aplicação dos processadores (C2R; BOR Boreal; EUL Eutrophic) para o mês de maio...50 Figura 4.6 Localização dos pontos de coleta de dados radiométricos no mês de setembro...51 xiii

16 Figura Comparação entre as Rrs simuladas para as bandas do sensor MERIS (IN SITU) e as obtidas pela aplicação dos processadores (C2R; BOR Boreal; EUL - Eutrophic) para o mês de setembro...51 Figura 4.8 Perfis de temperatura em (a) maio e (b) setembro. Curvas destacadas representam os pontos amostrais localizados nos rios Corumbá e Paranaíba...54 Figura 4.9 Perfis de concentração de clorofila em a) maio e b) setembro Figura 4.10 Perfis de coeficiente de retro-espalhamento do material particulado (Bbp) em a) maio e b) setembro...55 Figura 4.11 Diagrama ternário indicando a importância relativa de cada componente opticamente ativo. Círculos pretos indicam dados do mês de maio, e quadrados vermelhos indicam dados do mês de setembro...56 Figura 4.12 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de concentração de clorofila (mg/l) em a) maio e b) setembro Figura 4.13 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de concentração de total de sólidos em suspensão (mg/l) para a) maio e b) setembro...58 Figura 4.14 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de turbidez (NTU) para a) maio e b) setembro...58 Figura 4.15 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de concentração de carbono total dissolvido (mg/l), carbono orgânico dissolvido (COD) e carbono inorgânico dissolvido (CID) para maio e setembro Figura 4.16 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de temperatura (oc) da superfície da água para a) maio e b) setembro...60 Figura 4.17 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de ph coletados em a) maio e b) setembro Figura 4.18 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de absorção do fitoplâncton, CDOM, e detritos em 440 nm, para maio e setembro Figura 4.19 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de absorção do fitoplâncton em 665 nm, para maio e setembro Figura 4.20 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de Bbp (470 nm), em 1 m para a) maio e b) setembro...62 Figura 4.21 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de concentração de clorofila coletados em maio Figura 4.22 Krigeagem ordinária aplicada aos dados de concentração de clorofila coletados em setembro...63 Figura 4.23 Primeira derivada dos espectros de Rrs coletados em maio, com filtro de média móvel de 7 pontos Figura 4.24 Regressão linear entre a primeira derivada em 595 nm e log10 (chl-a)...65 Figura 4.25 Segunda derivada dos espectros de Rrs coletados em maio, com filtro de média móvel de 7 pontos Figura 4.26 Primeira derivada aplicada aos dados de Rrs coletados em setembro, com filtro de média móvel de 7 pontos...66 Figura 4.27 Regressão linear entre a primeira derivada em 595 nm e log10 (Chl-a)..66 Figura 4.28 Segunda derivada aplicada aos dados de Rrs coletados em setembro, com filtro de média móvel de 7 pontos...67 xiv

17 Figura 4.29 Classificação das imagens MERIS e MODIS pelo algoritmo k-médias, para maio e setembro Figura 4.30 Resultado da aplicação do algoritmo K-médias para os dados de Rrs obtidos em campo em a) maio e b) setembro Figura 4.31 Mapas de abundância dos COAs em maio...70 Figura 4.32 Mapas de abundância do COAs em setembro Figura 4.33 Composição RGB (R (sedimentos) G (clorofila) B (matéria orgânica)) dos mapas de abundância de maio (a) e setembro (b) Figura 4.34 Relação entre concentração de chl-a medida in situ e a (a) estimada pelo algoritmo de 3 bandas, (b) estimada pelo modelo de 2 bandas, (c) estimada pelo algoritmo de Härma et al. (2001) para dados do processador C2R para a coleta de maio Figura 4.35 Relação entre concentração de chl-a medida in situ e a (a) estimada pelo algoritmo de 3 bandas, (b) estimada pelo modelo de 2 bandas para dados do Fieldspec para coleta de maio Figura 4.36 Relação entre concentração de TSS in situ e a estimada pelo algoritmo R510/R681 (a) e entre turbidez in situ e a estimada pelo algoritmo R620*R681/R510 (b) para dados de Rrs do Fieldspec para coleta de maio Figura 4.37 Variação (média, erro padrão (SE), desvio padrão (SD)) dos dados de clorofila nos dois períodos de coleta...77 Figura 4.38 Variação (média, erro padrão (SE), desvio padrão (SD)) dos dados de absorção dos detritos em 440 nm, nos dois períodos de coleta Figura 4.39 Variação (média, erro padrão (SE), desvio padrão (SD)) dos dados de total de sólidos em suspensão, nos dois períodos de coleta...78 Figura 4.40 Variação (média, erro padrão (SE), desvio padrão (SD)) dos dados de absorção do cdom em 440 nm, nos dois períodos de coleta Figura 4.41 Variação (média, erro padrão (SE), desvio padrão (SD)) dos dados de temperatura, nos dois períodos de coleta Figura 4.42 Variação (média, erro padrão (SE), desvio padrão (SD)) dos dados de absorção do fitoplâncton em 440 nm, nos dois períodos de coleta...80 xv

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19 LISTA DE TABELAS Pág. Tabela Aplicações bandas MERIS Tabela Descrição dos dados coletados durante a saída de campo de maio de Tabela Descrição dos dados coletados durante a saída de campo de setembro de xvii

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21 LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS BEAM CETESB CDOM CID COD COAs ENVISAT ESA FAO FURNAS IET INMET K d MODIS MERIS POAs POIs Rrs SeaWIFS TSS UHE Basic ENVISAT Toolbox for AATSR and MERIS Companhia Ambiental do Estado de São Paulo Matéria Orgânica Colorida Dissolvida Carbono Inorgânico Dissolvido Carbono Orgânico Dissolvido Componentes Opticamente Ativos Environmental Satellite European Space Agency Food and Agriculture Organization of the United Nations Furnas Centrais Elétricas S.A. Índice de Estado Trófico Instituto Nacional de Meteorologia Coeficiente de atenuação difusa da irradiância descendente Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Medium Resolution Imaging Spectrometer Propriedades Ópticas Aparentes Propriedades Ópticas Inerentes Reflectância de Sensoriamento Remoto Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor Total de sólidos em suspensão Usina Hidrelétrica xix

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23 SUMÁRIO Pág. 1 INTRODUÇÃO Objetivo FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Abordagem limnológica Parâmetros limnológicos Reservatórios Sensoriamento remoto em sistemas aquáticos Propriedades ópticas aparentes e inerentes Componentes opticamente ativos Modelos bio-ópticos Sensor MERIS MATERIAIS E MÉTODOS Área de estudo Caracterização meteorológica dos períodos de coleta Materiais Amostragem Variáveis limnológicas Propriedades ópticas inerentes Dados radiométricos Dados de Sensoriamento remoto Processadores utilizados Métodos Análise espacial Análise da contribuição relativa dos COAs Análise derivativa dos espectros Classificação dos dados Análise de variância Análise de regressão linear...41 xxi

24 Modelo de mistura RESULTADOS E DISCUSSÃO Caracterização limnológica do reservatório de Itumbiara Dados de Sensoriamento Remoto Análise da contribuição relativa dos COAs Análise espacial Análise derivativa Classificação dos dados Modelo de mistura Análise de regressão linear Análise de variância CONCLUSÃO REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...83 xxii

25 1 INTRODUÇÃO A água é essencial à vida e, portanto, todos os organismos vivos, incluindo o homem, dependem dela para sua sobrevivência. Sem água de qualidade adequada, o desenvolvimento sócio-econômico e a qualidade de vida da população ficam comprometidos. Os usos múltiplos excessivos e as retiradas permanentes para diversas finalidades têm diminuído consideravelmente a disponibilidade de água e produzindo inúmeros problemas de escassez em muitas regiões e países (TUNDISI, 2005). Um dos usos múltiplos da água é na produção de hidroeletricidade, que, no caso do Brasil, supre cerca de 85% da energia necessária ao país (TUNDISI, 2005). Os reservatórios hidrelétricos apresentam um número grande de benefícios sócioeconômicos como, por exemplo, produção de energia, atividades recreativas e esportivas, pesca comercial, controle de inundações e suprimento de água. A degradação deste sistema aquático e da qualidade da água pode causar uma série de impactos ambientais. A qualidade da água se refere às suas propriedades físicas, químicas e biológicas. Essa qualidade pode ser degradada pela presença de detritos, nutrientes, microorganismos, pesticidas, metais pesados e sedimentos (LIU et al., 2003), causando assim diversos problemas. Normalmente, no entorno de um reservatório, existem áreas agrícolas responsáveis pela entrada de nutrientes que escoam para o corpo d água, com conseqüente impacto na qualidade da água. Um exemplo é o caso do reservatório hidrelétrico de Itumbiara, localizado na divisa dos estados de Minas Gerais e Goiás. O uso e ocupação do solo nesta região são constituídos principalmente pela pecuária e agricultura, sendo estas atividades realizadas praticamente até junto à margem do corpo d água, sem que haja proteção por vegetação mais densa (NASCIMENTO et al., 2009). Este padrão aumenta o aporte de certas substâncias na água, como sedimentos e matéria orgânica dissolvida, interferindo assim, nas propriedades ópticas do sistema aquático. O sensoriamento remoto é uma ferramenta importante para o monitoramento desses ambientes aquáticos, pois proporciona uma visão sinótica sobre grandes áreas e seu 1

26 entorno de influência (ATKINSON, 1991; LIU et al., 2003; BARBOSA, 2005; ALCÂNTARA, 2006; NOVO et al., 2006). Os métodos de coleta in situ, além de consumirem muito tempo e serem relativamente caros, falham freqüentemente em delimitar adequadamente áreas heterogêneas e desiguais (KHORRAM et al., 1991). Quando aplicado a sistemas aquáticos, o sensoriamento remoto procura estudar as variações na magnitude e qualidade espectral da radiação emergente da água para derivar informações quantitativas sobre o tipo de substâncias presentes em seu volume e suas concentrações, baseadas nas propriedades ópticas do meio, e dos processos ópticos que ali ocorrem. O resultado das combinações dos tipos e quantidades das substâncias opticamente ativas presentes na água define a sua caracterização bio-óptica. Os principais componentes, ou substâncias, opticamente ativos são, basicamente, o fitoplâncton, a matéria orgânica dissolvida (CDOM) e o material inorgânico em suspensão (IOCCG, 2000). Esses componentes alteram a resposta espectral da água de forma diferenciada, pois apresentam comportamento espectral característico, além de interferirem nas propriedades ópticas inerentes (POIs). Estas são independentes das variações na distribuição angular do campo de luz incidente e são determinadas apenas pelo tipo e concentração dos componentes presentes no meio. A relação entre esses componentes e os espectros de reflectância pode ser descrita por modelos bio-ópticos. Porém, ainda existem limitações tecnológicas e metodológicas que restringem a obtenção de medidas com precisão satisfatória para águas opticamente complexas continentais e costeiras (ARST, 2003). As limitações tecnológicas estão relacionadas às características dos instrumentos em termos de resoluções espaciais, espectrais, temporais e radiométricas e relação sinal-ruído. As dificuldades metodológicas estão principalmente relacionadas à questão de como isolar a componente da reflectância da água, que traz a informação sobre os componentes opticamente ativos da água (COAS), dos demais fluxos de radiação detectados pelos sensores. Grande parte dos estudos pretéritos fez uso de imagens Landsat (KHORRAM; CHESHIRE, 1985; VERDIN, 1985; JENSEN et al., 1989; BRIVIO et al. 2001; 2

27 KLOIBER et al. 2002). Porém a desvantagem do satélite Landsat é a falta de bandas na freqüência para detecção de clorofila-a em águas do Caso II (DEKKER et al., 2001), isto é, águas influenciadas não só pelo fitoplâncton, mas também por outros COAs, que variam independentemente, como o material inorgânico particulado e CDOM (MOREL; PRIEUR, 1977; GORDON; MOREL, 1983; SATHYENDRANATH; MOREL, 1983). A utilização de diferentes sensores com diferentes resoluções espacial, temporal e espectral é de grande importância para o aperfeiçoamento da detecção de substâncias presentes na água e no entendimento sobre suas respectivas influências sobre as propriedades ópticas do corpo de água. Um sensor de interesse, dentre os atualmente disponíveis é o Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS), que apresenta 15 bandas espectrais compreendendo as faixas do visível ao infravermelho próximo, entre 390 e 1040 nm. Uma vantagem do MERIS em relação a outros sensores é possuir uma melhor resolução espectral (1,8 nm), além das 15 bandas espectrais serem programáveis em largura e posição, dependendo da aplicação desejada. Vários estudos internacionais já utilizaram esse sensor na avaliação dos componentes da água e também das propriedades ópticas inerentes (POIs) (ALIKAS; REINART, 2008; GONS et al., 2008; KRATZER et al., 2008, entre outros). Diversos estudos também comparam o desempenho do MERIS com o sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), podendo-se citar entre outros, Moses et al. (2009a), que utilizaram dados destes sensores para estimar a concentração de clorofila-a em reservatórios. Porém, poucos estudos utilizando dados MERIS foram realizados em sistemas aquáticos continentais brasileiros. 1.1 Objetivo O objetivo principal deste trabalho é a caracterização bio-óptica da água do reservatório de Itumbiara, a partir de dados orbitais do sensor MERIS e dados in situ, avaliando assim a capacidade do sensor MERIS em diferenciar os componentes opticamente ativos, através das propriedades bio-ópticas da água. Com a finalidade de atingir o objetivo descrito acima, foram elaborados os seguintes objetivos específicos: 3

28 a) quantificar as Propriedades Ópticas Inerentes (POIs) da água do reservatório por meio de dados limnológicos in situ e de modelos bio-ópticos para os dados MERIS; b) compartimentar o reservatório através de dados radiométricos e limnológicos in situ e de satélite; c) avaliar a variabilidade das POIs nas épocas de cheia e vazante do ciclo hidrológico do reservatório. 4

29 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2.1. Abordagem limnológica Várias são as definições de limnologia: Forel (1982) a definiu como oceanografia dos lagos; Lind (1979), como a ecologia aquática; Margalef (1983), como a ecologia das águas não marinhas. A oceanografia e a limnologia abordam problemas e processos paralelos, já que o objeto de estudo é a água, mas apresentam algumas características diferentes. Os oceanos são mais antigos e contínuos em espaço, permitindo que espécies de animais e vegetais estejam distribuídas mais amplamente. Já as águas interiores são descontínuas no espaço, distribuindo-se irregularmente no interior dos continentes. Dependem de processos diferenciados de colonização e, portanto, a diversidade e distribuição da fauna e flora são mais limitadas e menores (TUNDISI; MATSUMURA TUNDISI, 2008). Os estudos limnológicos são fundamentais para a implantação de medidas de planejamento e gerenciamento de recursos hídricos, pois abrangem uma integração dos componentes biológicos, físicos e químicos, além dos movimentos da água e mudanças biogeoquímicas dos ecossistemas aquáticos continentais, e ainda um melhor acompanhamento de ações de conservação e recuperação. A pesquisa limnológica inclui o trabalho analítico no campo e no laboratório, abrangendo o estudo de lagos de água doce e salinos no interior dos continentes, rios, estuários, represas, áreas alagadas, pântanos e todas as interações físicas, químicas e biológicas desses sistemas. Junto com pesquisas geológicas, geomorfológicas, climatológicas, e dos organismos das áreas adjacentes, é de fundamental importância para a compreensão dos processos que ocorrem nos ecossistemas aquáticos (ESTEVES, 1988; WETZEL, 2001; TUNDISI; MATSUMURA TUNDISI, 2008) Parâmetros limnológicos Para estudos de corpos d água interiores alguns parâmetros são analisados para se obter uma melhor caracterização desses ecossistemas e seus processos. Esses parâmetros podem ser físicos, químicos e biológicos. Entre os parâmetros físicos destacam-se a luz, temperatura e turbidez. Entre os químicos estão a concentração de oxigênio dissolvido, salinidade, ph, alcalinidade, fosfato e nitrato. Os biológicos englobam as comunidades 5

30 de organismos existentes no corpo d água e seus processos de interação entre si. Dentre os parâmetros limnológicos mais importantes estão a concentração de clorofila, concentração de oxigênio dissolvido, de carbono dissolvido, de material em suspensão, ph, turbidez e temperatura. A clorofila é o pigmento mais comum nos diferentes gêneros de fitoplâncton e sua concentração é utilizada como medida de biomassa fitoplanctônica (KIRK, 1983). Dentre os gases dissolvidos na água, o oxigênio é um dos mais importantes na dinâmica e caracterização de ecossistemas aquáticos, sendo essencial ao metabolismo de todos os organismos aquáticos aeróbicos. Sua solubilidade é afetada não linearmente pela temperatura, e aumenta consideravelmente em água mais frias. Além disso, a pressão também afeta sua solubilidade, sendo que o equilíbrio entre o oxigênio da atmosfera e a concentração de oxigênio na água depende da pressão atmosférica parcial do oxigênio. (WETZEL, 2001). Assim, as principais fontes de oxigênio para a água são a atmosfera e a fotossíntese, essa restrita à zona eufótica. Por outro lado, as perdas são o consumo pela decomposição de matéria orgânica (oxidação), perdas para a atmosfera, respiração de organismos aquáticos e oxidação de íons metálicos, como por exemplo, o ferro e o manganês (ESTEVES, 1988). O carbono dissolvido se divide em carbono orgânico dissolvido (COD) e carbono inorgânico dissolvido (CID). O COD origina-se principalmente da decomposição de plantas e animais e a partir de produtos da excreção destes organismos, e de contribuições externas. É formado por um conjunto de compostos, como proteínas, carboidratos, lipídios e compostos húmicos, que são tanto biológica como quimicamente diferenciados, influenciando a dinâmica dos ecossistemas aquáticos de várias maneiras, como por exemplo, atuando como fonte de energia para bactérias e cianofíceas e como agente de interferência na fotossíntese de organismos (ESTEVES, 1988). Sua variabilidade em águas naturais é grande e depende de períodos de seca e precipitação, além de processos internos em lagos e represas, como decomposição, ação de bactérias, temperatura da água, turbulência e estratificação. O carbono inorgânico dissolvido é o principal constituinte de águas interiores e pode influenciar a disponibilidade de gases e nutrientes, além de servir como base para a produção orgânica (WETZEL, 2001). O dióxido de carbono (CO 2 ) é muito solúvel na água, e por uma reação lenta se hidrata gerando íons de carbonato e bicarbonato, que se 6

31 dissociam para estabelecer um equilíbrio. Estas formas estão fundamentalmente relacionadas com o ph do meio. O ph expressa a basicidade ou acidez de uma solução, em termos de concentração de íon H + (ESTEVES, 1988; WETZEL, 2001). A maioria dos lagos apresenta valores de ph entre 6 e 9. Lagos com alta concentração de ácidos apresentam ph entre 1 e 2 e lagos muito eutróficos e com alta concentração de carbono podem apresentar valores de ph acima de 10. De um modo geral, o ph da água está inter-relacionado com suas propriedades químicas, com a geoquímica da bacia hidrográfica, além de sofrer influência de processos biológicos, tais como a fotossíntese, a respiração e a decomposição dos organismos (TUNDISI; MATSUMURA TUNDISI, 2008). A turbidez da água é a medida da sua capacidade de dispersar a radiação. Quantitativamente, este fenômeno pode ser expresso em termos de coeficiente de atenuação ou alguma unidade empírica, como a turbidez nefelométrica (NTU). Os principais responsáveis pela turbidez da água são principalmente as partículas suspensas (bactérias, fitoplâncton, detritos orgânicos e inorgânicos) e em menor proporção os compostos dissolvidos (ESTEVES, 1988). Estes são responsáveis pela cor verdadeira da água e o material em suspensão pela cor aparente, ou seja, pelo que o olho humano vê. A cor aparente é resultado em parte da reflexão e dispersão da luz pelas partículas. Removido o material em suspensão, diz-se que a cor é verdadeira, devido a partículas coloidais carregadas negativamente e material dissolvido (MARGALEF, 1983). Além disso, nos estudos limnológicos, também é importante analisar as propriedades hidrodinâmicas como o tempo de retenção do corpo d água, a descarga ou vazão, a profundidade, assim como a cobertura vegetal no entorno, entre outros. Essas propriedades podem afetar as propriedades físicas, químicas e biológicas da água Reservatórios As represas artificiais, também chamadas de reservatórios, são ecossistemas aquáticos de extrema importância estratégica, pois são utilizadas para diversos e variados usos que interferem na qualidade da água, nos mecanismos de funcionamento e na sucessão de comunidades aquáticas nos rios e bacias hidrográficas. Apresentam estrutura espacial variada, com muitas diferenças em sua circulação vertical e horizontal e uma hidrodinâmica com grande variabilidade, que depende de uma morfometria dos influxos 7

32 dos tributários e dos efeitos das condições climatológicas e hidrológicas (TUNDISI; MATSUMURA TUNDISI, 2008). A característica essencial de uma represa é a existência de gradientes horizontais e verticais, físicos e químicos, e de um fluxo contínuo em direção à barragem (ARMENGOL et al., 1999). Esses gradientes apresentam variações temporais que dependem do fluxo de água para o reservatório e das diferenças de nível que ocorrem durante as diversas épocas do ano. Os gradientes verticais são mais acentuados se correntes de advecção se distribuem nas diversas profundidades, como resultado da estratificação produzida pela entrada de água mais densa e fria a partir dos afluentes à represa (IMBERGER, 1994). Além dos gradientes horizontais e verticais, um reservatório pode apresentar, dependendo do seu tipo de funcionamento, tempos de residência diferentes durante as fases do ciclo estacional. O tempo de residência é uma função de força importante quando se consideram as modificações que podem ocorrer na estrutura vertical e horizontal do reservatório e na distribuição vertical das populações fitoplanctônicas. Além disso, as flutuações e modificações no tempo de residência interferem nas sucessões espaciais e temporais do fitoplâncton, na freqüência dos florescimentos de cianofíceas e na composição química do sedimento (TUNDISI; MATSUMURA TUNDISI, 2008). O gerenciamento de reservatórios deve apoiar-se em um processo constante de monitoramento e avaliação dos mecanismos de funcionamento, em um conhecimento profundo da limnologia desses ecossistemas e na adoção de técnicas inovadoras baseadas em ecotecnologias e eco-hidrologias de custo mais baixo e integradas no funcionamento do sistema. A tomada de água, o tempo de retenção, o período de enchimento e os impactos dos usos múltiplos na qualidade da água de reservatórios são de importância fundamental no funcionamento desses ecossistemas e nas suas características físicas, químicas e biológicas. A determinação da qualidade da água, a avaliação dos futuros impactos e o monitoramento permanente são fundamentais para a compreensão dos processos de integração que ocorrem entre os usos da bacia hidrográfica, os usos múltiplos e a conservação ou deterioração da qualidade da água. As diferenças entre a qualidade das águas de lagos fechados e reservatórios são explicadas principalmente pelo fato de que os vertedouros em reservatórios são localizados na parte superficial do corpo d água. 8

33 A profundidade do reservatório tem uma grande importância sobre a qualidade da água. É de singular importância a profundidade em relação a sua área superficial e à intensidade dos ventos na região. Esses elementos são importantes por que afetam a intensidade da mistura dentro dele. As condições de mistura vertical e horizontal nos reservatórios também estão relacionadas com volume e tamanho. Uma vez que os reservatórios geralmente são formados em vales de rios e na base da bacia de drenagem, a morfometria da bacia do reservatório é normalmente dendrítica (WETZEL, 2001). Represas com padrão dendrítico acentuado e com morfometria complexa apresentam alto índice de desenvolvimento de margem, sendo, nesse caso, importante o número de compartimentos, bem como os processos de acúmulo de material e circulação compartimentalizada (WETZEL, 2001) Sensoriamento remoto em sistemas aquáticos A utilização do sensoriamento remoto óptico, de uma forma geral, requer o conhecimento das origens dos fluxos de radiação que atingem o sensor. Quando sistemas aquáticos são estudados, a diferenciação das componentes radiativas é ainda mais importante do que nos sistemas terrestres, pois a energia proveniente dos sistemas aquáticos é relativamente mais baixa e a água possui diversos materiais dissolvidos e particulados. A radiação que atinge o sensor possui componentes originárias do espalhamento pela atmosfera, das reflexões especulares da radiação solar direta e difusa, e do fluxo de radiação emergente da água. Este último é o único que contém informação sobre a composição do meio aquático (Figura 2.1). A influência relativa desses fluxos pode ser maior ou menor, dependendo das condições físicas no momento da detecção da radiância (L) pelo sensor, como por exemplo, a elevação solar e o efeito da atmosfera (NOVO, 2001). 9

34 Figura 2.1 As diferentes origens da radiação recebida por um sensor sobre um corpo de água. Fonte: Adaptada de Kirk (1983). Por definição, a Radiância (L) em um ponto no espaço é definida como o fluxo radiante nesse ponto em uma dada direção por unidade de ângulo sólido por unidade de área em certos ângulos na direção de propagação [Wm -2 sr -1 ] (KIRK, 1983). A grandeza radiométrica medida por um sensor é a radiância, mas a propriedade radiométrica da água que se relaciona com seus componentes é a reflectância. Para se estimar adequadamente a reflectância, não basta apenas corrigir a radiância medida pelo sensor, mas é preciso, também, avaliar a irradiância que atinge a superfície da água (NOVO, 2001). A irradiância (E) é definida como o fluxo radiante incidente por unidade de área de uma superfície, normalmente medida em [Wm -2 ] (KIRK, 1983). Portanto, o sensoriamento remoto envolve análises das variações da magnitude e qualidade da radiação que deixa a água para se obter informação quantitativa do tipo de substâncias presentes na água e suas concentrações. Essas análises devem ser baseadas no entendimento das propriedades ópticas do meio e dos processos ópticos que ocorrem nesse meio. Quando se analisa as propriedades ópticas de um meio, é necessário distinguir o efeito da própria água no campo de luz dos efeitos dos materiais dissolvidos e em suspensão na água. É comum, nesse contexto, utilizar o termo água pura para indicar um meio hipotético sem substâncias a não ser as próprias moléculas de água. Além da água pura, três componentes principais são reconhecidos: fitoplâncton; 10

35 material em suspensão (inorgânico); e substâncias amarelas (dissolvidas) (IOCCG, 2000). Essas substâncias presentes na água apresentam comportamentos espectrais diferentes, interferindo assim de maneira diversa nas propriedades ópticas da água. De acordo com Morel e Prieur (1977), os tipos de água podem ser divididos em águas do Caso I e águas do Caso II. Essa classificação foi mais tarde refinada por Gordon e Morel (1983). Pela definição, águas do Caso I são águas em que o fitoplâncton é o principal agente responsável pelas variações nas propriedades ópticas da água. Já as águas do Caso II são influenciadas não só por esse grupo de organismos e partículas relacionadas, mas também por outras substâncias que variam independentemente, principalmente partículas inorgânicas em suspensão e substâncias amarelas (matéria orgânica dissolvida). Com isso, o sensoriamento remoto de águas do Caso II, águas costeiras e continentais, impõe demandas adicionais aos sensores: a relação entre as concentrações dos componentes aquáticos e a cor da água é não linear, e, portanto é necessário explorar pequenas mudanças no sinal para alcançar informações úteis. Comum para todas as águas é a alta absorção no vermelho e infravermelho, que resulta em efeitos de aquecimento no primeiro metro de água. No outro extremo, ainda que água destilada absorva pouca luz Ultra-Violeta (UV), até concentrações bem baixas de compostos orgânicos dissolvidos aumentam bastante a absorção de UV. A estrutura molecular da água resulta em uma absorção seletiva da luz. O comportamento espectral da água pura é determinado, basicamente, pelo espalhamento molecular nos comprimentos de onda mais curtos. O coeficiente de absorção (a) da água pura é mínimo na região compreendida entre 400 e 600 nm (Figura 2.2), aumentando rapidamente na região do infravermelho. O coeficiente de espalhamento (b) da água pura, ao contrário, é máximo na região do azul, e decresce exponencialmente em direção ao infravermelho (MOBLEY, 1994). 11

36 Coeficientes de Absorção e Espalhamento (m -1 ) 0.1 absorção espalhamento Comprimento de onda (nm) Figura 2.2 Comportamento espectral da água pura. Fonte: Adaptada de Bukata et al. (1995). Uma porcentagem da absorção da luz pela água pura é muita alta no infravermelho e vermelho, menor no azul, e aumenta um pouco no violeta porção do ultravioleta no espectro visível. O espalhamento da luz resulta da deflexão da energia da luz pelas moléculas de água, seus solutos, e material orgânico particulado e inorgânico em suspensão. Então, a extensão dessa reflexão interna varia consideravelmente com a profundidade, estação do ano, dinâmica da entrada de inorgânicos e orgânicos, produtividade e distribuição de organismo, entre outros fatores Propriedades ópticas aparentes e inerentes As propriedades ópticas aparentes (POAs) são aquelas que dependem tanto do meio quanto da estrutura geométrica (direcional) do campo de luz do ambiente, e que mostram feições regulares e estabilidade suficientes para serem úteis na descrição de um corpo d água (MOBLEY, 1994). Entre essas propriedades estão a Reflectância de Sensoriamento Remoto (Rrs) e o coeficiente de atenuação difusa da irradiância descendente (K d ). 12

37 Para o sensoriamento remoto, é mais apropriado utilizar a R rs (λ,+0), definida como a radiância ascendente que deixa a superfície da água, L u (λ,+0), normalizada pela irradiância descendente, E d (λ,+0), logo acima da superfície da água, em [sr -1 ]. E d (λ,+0) é a soma da irradiância solar difusa E d,céu (λ,+0) e da direta E d,sol (λ,+0) (POZDNYAKOV; GRASSL, 2003). Portanto, a Rrs é uma medida de quanto da luz que incide na superfície da água retorna para a atmosfera, permitindo assim a detecção por um radiômetro (MOBLEY, 1994). Já as propriedades ópticas inerentes (POIs) são aquelas propriedades que dependem apenas do meio e, portanto são independentes do campo de luz. As duas POIs fundamentais são o coeficiente de absorção e a função de espalhamento de volume, que descreve a distribuição do fluxo espalhado como uma função do ângulo de espalhamento. As POIs normalmente empregadas na óptica hidrológica são os coeficientes de absorção e de espalhamento espectral, que são respectivamente a absortância e o espalhamento por unidade de distância no meio (MOBLEY, 1994). O principal objetivo do sensoriamento remoto de sistemas aquáticos é mapear as distribuições das características ópticas da qualidade da água. A determinação e a quantificação dos fatores ópticos da qualidade da água são alcançadas através da assinatura das reflectâncias espectrais. Já a informação da assinatura dessas reflectâncias é derivada da influência dos parâmetros ópticos da qualidade da água nas propriedades ópticas inerentes. Portanto, é essencial obter informações das POIs das várias substâncias presentes no corpo d água em estudo (DEKKER, 1993) Componentes opticamente ativos Corpos d água com diferentes substâncias apresentarão diferenças significativas em sua cor e, por conseguinte, em seus espectros (Figura 2.3). A dominação de um componente da água sobre os outros ajuda na compreensão da relação entre as concentrações dos componentes e assinaturas espectrais desse corpo d água, lembrando que os componentes de águas do Caso II podem variar independentemente um do outro. Como dito anteriormente, os principais componentes, além da água pura, são: fitoplâncton, matéria orgânica dissolvida (substâncias amarelas, CDOM), e material em suspensão. As regiões de absorção e espalhamento destes componentes irão definir seletivamente a forma final da curva de reflectância da água, enquanto que suas concentrações serão 13

38 responsáveis pela magnitude das feições e pela magnitude da energia refletida na subsuperfície (KIRK, 1994). Figura 2. 3 Comportamento espectral do fitoplâncton, sedimentos em suspensão, matéria orgânica dissolvida e água. Fonte: Rudorff et al. (2006). Os pigmentos fitoplanctônicos como clorofilas, carotenóides e ficobilinas, são capazes de produzir efeitos de absorção ao longo do espectro na região do visível e ao mesmo tempo contribuir para o aumento do espalhamento juntamente com as demais partículas refratoras presentes no meio aquático (POZDNYAKOV; GRASSL, 2003). As clorofilas, as mais abundantes, causam forte absorção nas bandas do azul e do vermelho (pico em, aproximadamente, λ = 443 nm e 665 nm, respectivamente, para clorofila-a), com muito pouca absorção no verde (MOBLEY, 1994). Em torno de 550 nm o aumento do espalhamento provoca o aparecimento de maiores valores de reflectância (QUIBELL, 1991). Com a presença de sedimentos em suspensão na água, o sinal da clorofila pode ficar mascarado e, muitas vezes, as feições na curva espectral podem aparecer deslocadas (QUIBELL, 1991; GITELSON, 1992; DEKKER et al., 1995). Estimativas de concentração de clorofila podem ser afetadas pela presença de matéria orgânica dissolvida, pois ambas absorvem na mesma região do espectro (RICHARDSON et al., 1994). Os compostos orgânicos dissolvidos contidos na água são produzidos pela decomposição de material vegetal e consistem, principalmente, de ácidos húmicos e fúlvicos, sendo resultados da atividade fotossintética ou de entradas diretas de material 14

39 terrestre (MOBLEY, 1994; POZDNYAKOV;GRASSL 2003). As substâncias húmicas, freqüentemente, apresentam coloração amarelada, sendo denominadas também substâncias amarelas ou matéria orgânica colorida dissolvida (CDOM) e influenciam fortemente a absorção de luz na coluna d água. Enquanto a água pura apresenta espalhamento mais intenso na faixa do azul, a presença de CDOM provoca absorção seletiva de radiação em comprimentos de onda menores, dentro da faixa do visível. No vermelho, a absorção é pequena, aumentando exponencialmente em direção aos comprimentos de onda mais curtos. Esse fato é notado em termos visuais, pois corpos d água com elevada concentração de CDOM apresentam coloração mais escura e amarelada (JENSEN, 2000). As concentrações de material em suspensão podem ser bastante altas em águas costeiras e interiores. Porém, considera-se apenas o material de natureza inorgânica, pois as partículas inorgânicas apresentam um índice de refração maior, na maioria das vezes, do que as partículas orgânicas, dominando assim o sinal retroespalhado (MOBLEY, 1994). A origem do material particulado inorgânico em suspensão está associada a minerais provenientes de rochas ou solos, que são carreados para os corpos d água por ação do vento ou da chuva, à re-suspensão ou erosão do fundo e a detritos inorgânicos como de conchas carbonáticas de moluscos e carapaças silicosas de certas algas planctônicas. O material inorgânico em suspensão apresenta um aumento distinto na absorção em direção aos comprimentos de onda menores, um aumento menos pronunciado no intervalo do vermelho e um mínimo na faixa entre 590 e 630 nm (POZDNYAKOV;GRASSL 2003). Sedimentos em suspensão são componentes que ocasionam, principalmente, o efeito de espalhamento da radiação na superfície dos corpos d água. Estudos demonstram que há aumento no coeficiente de espalhamento da água com a ampliação da concentração de sólidos totais em suspensão na água (NOVO, 2001) Modelos bio-ópticos O obstáculo fundamental do sensoriamento remoto de águas interiores e costeiras é a mistura tipicamente complexa dos componentes ópticos orgânicos e inorgânicos. Essa complexidade óptica dificulta a extração por algoritmos de um único componente e ressalta a necessidade da metodologia de extração de múltiplos componentes, além das características do fundo, que também influenciam o sinal detectado. Portanto, 15

40 algoritmos de recuperação de múltiplos componentes que estimam a co-existência das concentrações de componentes orgânicos e inorgânicos são necessários ao sensoriamento remoto desses tipos de águas (BUKATA et al., 1995; IOCCG, 2000). Esses algoritmos podem ter uma abordagem empírica ou uma baseada em modelos semi-analíticos. Os algoritmos empíricos estabelecem uma relação entre medidas ópticas e concentração dos componentes da água, baseada em conjunto de dados experimentais, ou seja, medidas de reflectância ou radiância coincidentes com medidas de concentrações in situ. Já os algoritmos semi-analíticos utilizam modelos bio-ópticos para descrever a relação entre os componentes da água e os espectros de radiância e/ou reflectância, assim como modelos de transferência radiativa para simular a propagação da luz através da água e da atmosfera (IOCCG, 2000). Estes modelos são utilizados para gerar conjuntos de espectros simulados, acima da superfície da água ou no topo da atmosfera, para determinados intervalos de concentrações de diferentes componentes da água e diferentes estados da atmosfera. Esta informação é então utilizada para derivar um algoritmo que estabelece um mapeamento inverso do espectro de reflectância para os componentes de interesse (IOCCG, 2000). O termo bio-óptico refere-se às medidas da variação no campo luminoso dentro dos corpos d água, que são conseqüência direta das interações entre a irradiância e os componentes biológicos presentes. Ou seja, representa uma medida do efeito total dos processos biológicos sobre as propriedades ópticas das águas. A porção bio do termo inclui todos os componentes opticamente ativos, incluindo detritos e sedimentos, pois apesar de não serem vivos, possuem influência direta sobre o fitoplâncton (CIOTTI, 2005) Sensor MERIS O sensor MERIS é um espectrômetro imageador de varredura eletrônica pushroom a bordo do satélite ENVISAT (Environmental Satellite), de observação da Terra, da Agência Espacial Européia (ESA). Opera nas faixas do visível e infravermelho próximo, de 400 a 900 nm e possui um campo de visada de 68,5 o no nadir, o que permite uma faixa de imageamento de largura de km em uma altitude nominal de 800 km e órbita polar. Sua resolução espacial é de 300 m para dados em full resolution (FR) e de m para dados em reduced resolution (RR). Este sensor possui alto 16

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