Barbosa, Cláudio Clemente Faria

Fassoni-Andrade, Alice César

Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes

Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de

Rudorff, Conrado de Moraes

Portuguese

Lume 5.8

                                                            XXIII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos (ISSN 2318-0358) 1   ABORDAGEM PROBABILÍSTICA PARA ESTIMATIVA DA BATIMETRIA DE LAGOS E RESERVATÓRIOS UTILIZANDO IMAGENS ORBITAIS  Alice César Fassoni-Andrade1; Rodrigo Cauduro Dias de Paiva1; Claudio C.F. Barbosa2; Evlyn M.L.M. Novo3; Conrado M. Rudorff 4  Palavras-Chave – Cota-área-volume; sensoriamento remoto; altimetria.  INTRODUÇÃO A batimetria de lagos e reservatórios tem grande importância para navegação e para estudos hidrológicos e ecológicos (Gao, 2009). Os dados de sensoriamento remoto permitem a estimativa dessa variável (Arsen et al., 2013; Feng et al., 2011; Getirana et al., 2018), sendo que a maior limitação das abordagens propostas é o tempo para processamento e a complexidade em determinar os limites de lagos conectados. Este estudo apresenta um método para estimar a batimetria em regiões sujeitas a variação da área inundada usando um mapa de probabilidade de inundação e observações de nível de água (in-situ ou satélite).  METODOLOGIA A abordagem proposta para estimativa da batimetria considera o processo de inundação em que a variação no nível da água produz uma variação na extensão da inundação. Essas são representadas, respectivamente, pela probabilidade acumulada do nível da água em ordem decrescente (ou seja, a probabilidade que o nível da água na área excede certo valor no período) e pela probabilidade de inundação em cada ponto. O método assume uma equivalência entre a frequência de inundação e a probabilidade de excedência do nível de água (Figura 1). Assim, a elevação do terreno em um ponto é definida como o nível da água cuja a probabilidade de excedência é igual a frequência de inundação no mesmo ponto. O cálculo é feito ponto por ponto do mapa de frequência de inundação.  Figura 1 – Fluxograma do método proposto para estimativa da batimetria   1) Instituto de Pesquisas Hidráulicas. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Caixa Postal 15029. Av. Bento Gonçalves, 9500. CEP: 91501-970. Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil.alice.fassoni@gmail.com; rodrigo.paiva@ufrgs.br  2) Divisão de Processamento de Imagens, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), São José dos Campos, SP, Brasil. claudio.barbosa@inpe.br  3) Divisão de Sensoriamento Remoto, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), São José dos Campos, SP, Brasil. evlyn.novo@inpe.br  4) Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN), São José dos Campos, São Paulo, Brasil. conrado.rudorff@cemaden.gov.br                                                              XXIII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos (ISSN 2318-0358) 2 O método foi validado com batimetrias derivadas localmente para o Lago Poopó (Arsen et al., 2013) e para o Lago Grande de Curuai (planície de inundação na bacia Amazônica; Barbosa et al., 2006); e a partir da curva cota-volume útil em 12 reservatórios no Brasil. Para isso, foram utilizadas imagens de extensão de inundação da base de dados JCR Global Surface Water (Pekel et al., 2016), dados de altimetria no Lago Poopó (Theia-Hydroweb; https://www.theia-land.fr/en/hydroweb/) e dados in-situ no Lago Grande de Curuai (Estação Vila Curuai; Agência Nacional de Águas-ANA) e nos reservatórios (Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS).   RESULTADOS A estimativa da batimetria do Lago Poopó apresentou alto R2 (0,93), baixo RMSED (18,50 cm) e viés (5,68 cm) em relação a estimativa apresentada por Arsen et al. (2013). No Lago Curuai, o RMSED foi de 1,46 m, R2 de 0,36 e o viés de 0,60 m. Esse menor desempenho está relacionado a dinâmica de inundação do Lago Curuai, de forma que o nível na estação Vila Curuai não representa a informação distribuída do nível em toda a planície, sujeita a inundação do rio Amazonas. Para superar este problema, o nível de água na planície pode ser estimado usando o nível do rio Amazonas. Os testes em 12 reservatórios mostraram que o volume útil pode ser estimado a partir da batimetria 3D e da relação cota-área-volume com valores de RMSE normalizados variando entre 2% e 11,09% (média de 6,39%). Além disso, o erro na estimativa do volume útil não parece relacionado com o tamanho do reservatório (valores variando de 5,5 hm3 e 3135,6 hm3), com a variação na área de inundação (porcentagem da área com frequência de inundação igual a 100% variando de 45,06 e 85,95) e com a amplitude de variação do nível da água (valores variando entre 5m e 30m).  CONCLUSÕES A abordagem proposta para a estimativa de batimetria e volume útil de corpos de água é simples de implementar e útil para várias aplicações. A abordagem exige que a área não seja permanentemente inundada, além dos dados do nível de água e um mapeamento da frequência de inundação. Esses dados podem ser obtidos facilmente por meio de dados de sensoriamento remoto. Além disso, uma vez que o cálculo é feito pixel a pixel, a batimetria de áreas complexas com lagos conectados pode ser estimada sem a necessidade da delimitação e interpolação dos contornos dos lagos. Os resultados fornecem perspectivas para o monitoramento contínuo do volume de lagos e reservatórios naturais em locais sem medições, bem como a obtenção de mapeamento batimétricos para utilização em simulações hidrodinâmicas.   REFERÊNCIAS Arsen, A., Crétaux, J.F., Berge-Nguyen, M., del Rio, R.A. (2013). “Remote sensing-derived bathymetry of Lake Poopó”. Remote Sens. 6, 407–420. https://doi.org/10.3390/rs6010407. Barbosa, C.F., Novo, E.L., Melack, J., Freitas, R., Pereira, W. (2006). “A methodology for analysis of volume and flooded area dynamics: Lago Grande de Curuai várzea as an example”. Rev. Bras. Cartogr. 58, 201–210.  Feng, L., Hu, C., Chen, X., Li, R., Tian, L., Murch, B. (2011). “MODIS observations of the bottom topography and its inter-annual variability of Poyang Lake”. Remote Sens. Environ. 115, 2729–2741.  Gao, J. (2009). “Bathymetric mapping by means of remote sensing: Methods, accuracy and limitations”. Prog. Phys. Geogr. 33, 103–116. https://doi.org/10.1177/0309133309105657. Getirana, A., Chul, H., Tseng, K. (2018). “Deriving three dimensional reservoir bathymetry from multi-satellite datasets”. Remote Sens. Environ. 217, 366–374. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.030. Pekel, J.-F., Cottam, A., Gorelick, N., Belward, A.S. (2016). “High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes”. Nature 540, 418–422. https://doi.org/10.1038/nature20584. 

Abordagem probabilística para estimativa da batimetria de lagos e reservatórios utilizando imagens orbitais

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