Empirical Modelling of Chlorophyll-a and Dissolved Oxygen combining remote sensing and in situ data in Mirim Lagoon, RS, Brazil

Abstract

Water quality monitoring is a key activity for water resources environmental control. One of the main threats to inland waters is eutrophication, which occurs due to the pollution by excess of nutrients, causing algae outcrops in water bodies. Dissolved oxygen is another parameter of extreme importance for the maintenance of water quality, which is essential for the respiration of most aquatic organisms. In this context, satellite remote sensing has become an alternative data source to support the inland water studies, providing viable wats for continuous monitoring of water dynamic and composition. Thus, the objective of this work was to empirically model chlorophyll-a (Chl-a) and dissolved oxygen (DO) by combining MSI/Sentinel-2 sensor images with in situ data from Mirim Lagoon, located at the southern end of the State of Rio Grande do Sul, Brasil. The field data were collected at 15 points of the water body, concomitant with the passage of the Sentinel-2 satellite. The reflectance data from the MSI sensor bands were correlated with the field data in order to verify the significant correlations. Moreover, the Linear Spectral Mixture Model (LSMM) was applied in order to generate images in terms of the fractional abundance of existing parameters in the water at the date of the image. Therefore, it was necessary to locate endmembers in the images through the simplex technique, being these selected according to their spectral behaviour and location in the image: clear water, sand and suspended solids. Although the LSMM result was satisfactory, the fraction images did not correlate with the Chl-a field data, being discarded in the regression analysis to generate the model. The reflectance of band B2 and the relationship between bands B3/B2, B8/B4, B4/B8 and B3/B8 showed significant correlations with the field data, being used to generate the empirical model, obtaining a correlation coefficient (R) equal to 0.80. The developed empirical model allowed the spatial analysis of this parameter in the study area, verifying that there is a greater concentration in shallower regions of the lagoon. The high concentration of suspended solids was observed in the northern end of the Lagoon, mostly due to connection with the São Gonçalo Canal, while the Chl-a concentrations were low. Furthermore, the Chl-a and DO parameters showed an extremely strong correlation (R = 1.00), allowing the generation of a second empirical model using bands B2, B3/B2 and B4/B8, this time for the estimation of DO concentration that, even though it is not an Optically Active Component, it was possible to be mapped due to the high correlation, demonstrating the potential of the use of remote sensing tools for water quality studies.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESO monitoramento da qualidade da água é uma atividade essencial para o controle ambiental dos recursos hídricos. Umas das principais ameaças às águas interiores é a eutrofização, que ocorre devido à poluição pelo excesso de nutrientes, causando o afloramento de algas no corpo hídrico. Outro parâmetro de extrema importância para a manutenção da qualidade das águas é o oxigênio dissolvido. Neste contexto, o sensoriamento remoto tem se tornado uma alternativa para auxiliar estudos dessas águas, devido à ampla faixa de imageamento e alta frequência de aquisição de dados, fornecendo subsídios para um monitoramento contínuo. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi modelar empiricamente a clorofila-a (Chl-a) e o oxigênio dissolvido (OD) combinando a reflectância de bandas de imagens do sensor MSI/Sentinel-2 com dados in situ na lagoa Mirim, RS, Brasil. Os dados de campo foram coletados em 15 pontos, concomitante com a passagem do satélite Sentinel-2. Os dados de reflectância das bandas do sensor MSI foram correlacionados com os dados de campo a fim de verificar as correlações significativas. Além disso, foi aplicado o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) a fim de gerar imagens em termos de abundância fracional de parâmetros presentes na água na data da imagem. Dessa forma, foi necessário localizar endmembers nas imagens através da técnica simplex, sendo esses selecionados de acordo com seu comportamento espectral e localização na imagem: água clara, areia e sólidos em suspensão. Apesar do resultado do MLME ser satisfatório, as imagens-fração geradas não se correlacionaram com os dados de campo de Chl-a, sendo essas descartadas na análise de regressão para geração do modelo. A reflectância da banda B2 e a relação entre as bandas B3/B2, B8/B4, B4/B8 e B3/B8 apresentaram correlações significativas com os dados de campo, sendo essas utilizadas para a geração do modelo empírico, obtendo-se um coeficiente de correlação (R) igual a 0,80. A geração deste modelo empírico permitiu a espacialização desse parâmetro para a área estudada, verificando que existe uma maior concentração em regiões mais rasas da lagoa. Já em regiões em que há uma maior concentração de sólidos suspensos (extremo norte da Lagoa, onde ocorre a ligação com o Canal São Gonçalo), as concentrações de Chl-a foram baixas. Além disso, os parâmetros de Chl-a e OD apresentaram uma correlação extremamente forte (R=0,99), o que propiciou a geração de um segundo modelo empírico utilizando as bandas B2, B3/B2 e B4/B8, desta vez para a estimativa da concentração do OD que, mesmo não sendo um Componente Opticamente Ativo, foi possível ser mapeado, demonstrando o potencial do uso de ferramentas de sensoriamento remoto para os estudos de qualidade de água