Essa iniciativa de colaboração global foi liderada pelos pesquisadores Moritz Lehmann (School of Science, University of Waikato, New Zealand), Daniela Gurlin (Wisconsin Department of Natural Resources-US), e Nima Pahlevan (NASA Goddard Space Flight Center-US) com a participação de mais de 70 pesquisadores no mundo todo. O resultado é uma base de dados com mais de 7000 pontos amostrais coletados em mais de 400 lagos, lagoas, reservatórios e águas costeiras ao redor do mundo (Figura 01), denominada de GLORIA (GLObal Reflectance community dataset for Imaging and optical sensing of Aquatic environments) .

Figura 01- Localização de mais de 7000 pontos da base de dados GLORIA.

O estudo e monitoramento de sistemas aquáticos por sensoriamento remoto dependem fortemente da disponibilidade de dados in-situ, tanto para o treinamento dos algoritmos como para a validação dos modelos para estimar indicadores de qualidade de água. Porém, nem sempre há recursos financeiros disponíveis, dado ao alto custo e às dificuldades de acesso a áreas remotas, para financiar trabalhos de campo para coletas destes tipos de dados (Figura 2). É neste contexto que se destaca a ciência colaborativa que viabilizou a construção e a disponibilização desta base de dados. Assim, é possível a partir de imagens de satélite (Figura 3), determinar por exemplo, a concentração de componentes como Clorofila-a e sedimentos em suspensão.

Figura 02 – Exemplo de coletas de dados radiométricos e limnológicos in situ.

Figura 03: Exemplo de imagens de sensoriamento remoto orbital em ambientes aquáticos. Canto superior esquerdo: Reservatório Billings, Canto Superior Direito: Reservatório de Promissão, Inferior: Baixo Amazonas, com ênfase no Lago Grande de Curuai e Rio Amazonas.

A equipe do LabISA-INPE participou desta inciativa com dados de lagos amazônicos e de reservatórios. Mais informações sobre a base de dados podem ser encontradas no artigo publicado no periódico Nature Scientific Data e no Blog Earth Environment: https://earthenvironmentcommunity.nature.com/posts/gloria-a-global-dataset-of-remote-sensing-data-for-water-quality-applications;

A base de dados está disponível em: https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.948492