Aplicações de sensores multiespectrais e hiperespectrais na estimativa de clorofila-a na Lagoa da Conceição, Florianópolis–SC

Abstract

O sensoriamento remoto é uma ferramenta que permite registrar, ao longo do tempo, as características de grandes regiões como extensões de campos, áreas montanhosas e sistemas aquáticos (rios, lagos, lagoas, reservatórios, oceanos). As plataformas de sensoriamento remoto abrangem os tipos aéreo e orbital, sendo realizados por aviões e satélites orbitais, respectivamente. Os satélites orbitais são, em geral, equipados com sensores multiespectrais, capazes de registrar informações em um certo número limitado de bandas espectrais, e recentemente, foram criados sensores hiperespectrais, que registram bandas do espectro contiguamente a partir da mesma imagem, possibilitando análises de feições do espectro antes não observadas. A abordagem por sensores hiperespectrais é de extrema importância em corpos hídricos, especialmente em águas interiores, cujas interações dos componentes opticamente ativos (COAs) presentes na coluna d’água é de complexo entendimento. Para melhor compreensão destes COAs na água, são criados modelos bio-ópticos, modelos cuja função é a predição de, por exemplo, concentração de clorofila-a (Chl-a) na água em todo o sistema. Neste aspecto, em Florianópolis, existem estudos de modelos para Chl-a direcionados à Lagoa da Conceição, uma laguna costeira e o maior corpo hídrico em extensão do município, porém ainda apenas por sensores multiespectrais. Diante disso, o presente trabalho propõe 4 modelos para predição de concentração de Chl-a, utilizando um dataset com informações globais registradas in situ para calibração (GLORIA). Os modelos são divididos em aplicações para os sensores MSI/Sentinel 2 e HSI/EnMAP. Modelos baseados em funções empíricas ortogonais (EOFs) e modelos baseados em índices espectrais para o MSI/Sentinel, e modelos baseados em EOFs e modelos baseados em derivadas para o HSI/EnMAP. Os resultados de calibração, utilizando o GLORIA, apresentaram-se satisfatórios (R2=0,82; MAD=4,502 mg/m3; RMSD=7,536 mg/m3, para o melhor desempenho) ao serem comparados a outros estudos similares da literatura. Adicionalmente, aplicaram-se os modelos às imagens dos dois sensores em estudo nos dias 25/04/2025, 07/07/2025, 11/08/2025 e 15/10/2025. Com a predição dos modelos para todos os dias, foi possível identificar uma tendência a maiores concentrações na porção sul da lagoa, bem como maiores concentrações nas regiões com profundidades de até 2 metros. No dia 11/08/2025, foi obtido um matchup com os dados de campo (39 pontos amostrais) e comparou-se com os dados de concentração de Chl-a obtidos por meio dos modelos para o mesmo dia. A tendência de maiores concentrações para o subsistema sul concretizou-se, enquanto, para as regiões com baixa profundidade, isso não ocorreu, o que indica forte relação com o possível efeito de fundo proveniente das áreas rasas da Lagoa da Conceição. Após análise dos espectros provenientes dos dois sensores, identificou-se que os espectros de regiões rasas apresentam magnitudes até sete vezes maiores do que os de regiões profundas, mantendo, porém, o mesmo formato de assinatura espectral quando normalizados.

Remote sensing is a tool that makes it possible to record, over time, the characteristics of large regions such as extensive fields, mountainous areas, and aquatic systems (rivers, lakes, lagoons, reservoirs, oceans). Remote sensing platforms include airborne and orbital types, carried out by airplanes and orbital satellites, respectively. Orbital satellites are generally equipped with multispectral sensors, capable of recording information in a certain limited number of spectral bands. More recently, hyperspectral sensors have been developed, which record spectral bands contiguously from the same image, enabling the analysis of spectral features that were previously unobservable. The use of hyperspectral sensors is extremely important in water bodies, especially in inland waters, whose interactions of the optically active components (OACs) present in the water column are complex to understand. To better understand these OACs in water, bio-optical models are developed, whose role is to predict, for example, chlorophyll-a (Chl-a) concentration in the water throughout the system. In this regard, in Florianópolis there are modeling studies for Chl-a focused on Lagoa da Conceição, a coastal lagoon and the largest water body in area in the city, although still only using multispectral sensors. Given this, the present work proposes 4 models for predicting Chl-a concentration, using a dataset with global in situ information for calibration (GLORIA). The models are divided into applications for the MSI/Sentinel-2 and HSI/EnMAP sensors. Models based on empirical orthogonal functions (EOFs) and models based on spectral indices were developed for MSI/Sentinel-2, and models based on EOFs and models based on derivatives were developed for HSI/EnMAP. The calibration results using GLORIA were satisfactory (R2 = 0.82; MAD = 4.502 mg/m3; RMSD = 7.536 mg/m3 for the best performance) when compared with other similar studies in the literature. Additionally, the models were applied to images from both sensors on 25/04/2025, 07/07/2025, 11/08/2025 and 15/10/2025. With the model predictions for all days, it was possible to identify a trend of higher concentrations in the southern portion of the lagoon, as well as higher concentrations in regions with depths of up to 2 meters. On 11/08/2025, a matchup with field data (39 sampling points) was obtained and compared with the Chl-a concentration data derived from the models for the same day. The trend of higher concentrations in the southern subsystem was confirmed, whereas this was not observed for the shallow regions, which indicates a strong relationship with a possible bottom effect arising from the shallow areas of Lagoa da Conceição. After analyzing the spectra from both sensors, it was found that the spectra from shallow regions have magnitudes up to seven times higher than those from deep regions, while still maintaining the same spectral signature shape when normalized.