O artigo Water clarity in Brazilian water assessed using Sentinel-2 and machine learning methods (Tradução: A clareza da água na água brasileira avaliada usando Sentinel-2 e métodos de aprendizado de máquina) foi publicado no periódico ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing pelos pesquisadores do LabISA: Daniel A. Maciel (doutorando PGSER), Rogério Flores Júnior e Felipe Nincao Begliomini (mestrando PGSER) e servidores da DIOTG: Cláudio C. Barbosa e Evlyn Novo.

O artigo está disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S092427162100277X 

Os autores apresentam abaixo uma síntese do trabalho:

A estimativa da transparência da água é de grande importância para o monitoramento dos recursos hídricos visto que ela é um indicador importante do nível de estado trófico, quantidade de material em suspensão e um fator importante para a atividade fotossintética que ocorre dentro do corpo d’água. O trabalho desenvolvido utilizou dados coletados pelo Laboratório de Instrumentação em Sistemas Aquáticos do INPE (LabISA-INPE) desde 2003 no Brasil todo para, a partir de um algoritmo Random Forest, estimar a transparência da água com imagens Sentinel-2. A partir do desenvolvimento do algoritmo utilizando dados in situ, ele foi aplicado em imagens Sentinel-2 disponibilizadas no Google Earth Engine. Foi observado que os erros obtidos foram de cerca de 25%, mostrando a possibilidade do modelo em estimar a transparência da água.

Figura: Variação da Profundidade do Disco de Secchi em vários locais do Rio Amazonas em Julho/2019.

Com o algoritmo calibrado e validado, foi desenvolvido um aplicativo no Google Earht Engine para fornecer em tempo quase-reais dados de transparência da água em território nacional. Vale lembrar que os dados são mais confiáveis nos ambientes em que dados in situ estão disponíveis e, principalmente, nos locais validados com os dados in situ. O aplicativo desenvolvido possibilita também permite o usuário avaliar séries temporais da profundidade Secchi (transparência) a partir de 2019 e obter o valor específico em determinada data. Para acessar o aplicativo, é só clicar no link abaixo:

https://daniellookorox.users.earthengine.app/view/waterclaritybrazil