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Compreender o transporte de sedimentos, sua origem e natureza, é de particular preocupação na região Sul do Brasil, onde um dos maiores portos brasileiros está localizado (Rio Grande) e onde uma hidrovia entre o Uruguai e o Brasil está sendo planejada / construída. As atividades portuárias em Rio Grande, por exemplo, têm causado mudanças no padrão de deposição e redistribuição de sedimentos finos no fundo devido ao aprofundamento progressivo do canal de acesso ao porto (Bemvenuti et al. 2005; Silva et al. 2015). No Canal de São Gonçalo, a preocupação está relacionada à origem da matéria sedimentar uma vez que o recurso hídrico é utilizado para diversos fins como irrigação agrícola (extensas áreas de cultivo de arroz) e abastecimento humano (todo o município de Rio Grande utiliza água de São Gonçalo ), mas também sob diferentes fontes de poluição, como despejo de esgoto de áreas industriais e urbanas, potenciais pesticidas de atividades agrícolas e poluição potencial causada pela construção de hidrovias em uma ação binacional (Brasil-Uruguai) (Costi et al. 2018).
O monitoramento dos processos de sedimentação em portos e hidrovias exige alta resolução espacial e temporal avançada de observação por sensoriamento remoto que pode informar rapidamente as mudanças na qualidade da água devido às atividades portuárias. O processo de sedimentação pode ser monitorado estimando a Matéria Suspensa Total (TSM) dos dados de sensoriamento remoto (Gholizadeh et al. 2016). TSM é um composto de conteúdo inorgânico (Particle Inorganic Matter, PIM) e orgânico (POM) (Schartau et al. 2019). Conhecer os padrões locais de POM pode revelar informações sobre a concorrência de processos físicos, químicos e biológicos que deixam uma marca no transporte de sedimentos, o que ajuda a rastrear a fonte de poluição. Por exemplo, a porção de matéria orgânica particulada (POM) de TSM é de particular interesse ao analisar a distribuição de carbono orgânico dissolvido, ou ao olhar para compostos orgânicos de águas residuais urbanas ou campos agrícolas.
O uso de sensoriamento remoto hiperespectral usando VANTs para aplicações de recursos hídricos está se provando ser a maneira mais eficiente de examinar variações espaciais e temporais da qualidade de água, em especial o POM, por ofereceer dados radiométricos em alta resolução espacial, temporal e espectral (Rhee et al. 2018; Wei et al. 2019; Kupssinskü et al. 2020; Banerjee et al. 2020). A aquisição de dados hiperespectrais usando VANTs oferece a capacidade de cobrir áreas em uma escala em tempo real para monitorar e caracterizar diretamente a qualidade da água. Portanto, para um sistema adequado de monitoramento da qualidade da água em portos e hidrovias, precisamos de refletância hiperespectral de água em tempo quase real adquirida por VANTs para calibrar algoritmos que podem recuperar TSM e POM com alta precisão. No entanto, o desempenho do algoritmo depende muito dos dados in situ (amostras de água e medições ópticas) para calibrar / validar (Matthews 2011). Isso aumenta a necessidade de dados in situ adquiridos simultaneamente com os dados de VANT (os chamados match-ups). A falta de dados in situ para calibração / validação de algoritmos ainda limita o uso de técnicas de sensoriamento remoto para um programa de monitoramento consistente em portos e hidrovias porque ambos os trabalhos de campo para amostragem de água e sensores ópticos raramente são acessíveis. Alternativamente, o desenvolvimento de sensores de baixo custo para medições ópticas pode aumentar a quantidade de informações sobre a qualidade da água. Como resultado, a combinação de dados hiperespectrais derivados de VANTs com sensores in situ de baixo custo pode fornecer informações sobre a qualidade da água quase em tempo real.
O monitoramento dos processos de sedimentação em portos e hidrovias exige alta resolução espacial e temporal avançada de observação por sensoriamento remoto que pode informar rapidamente as mudanças na qualidade da água devido às atividades portuárias. O processo de sedimentação pode ser monitorado estimando a Matéria Suspensa Total (TSM) a partir de dados de sensoriamento remoto (Gholizadeh et al. 2016). TSM é um composto de conteúdo inorgânico (Particle Inorganic Matter, PIM) e orgânico (POM) (Schartau et al. 2019). Conhecer os padrões locais de POM pode revelar informações sobre a concorrência de processos físicos, químicos e biológicos que deixam uma marca no transporte de sedimentos, o que ajuda a rastrear a fonte de poluição. Por exemplo, a porção de matéria orgânica particulada (POM) de TSM é de particular interesse ao analisar a distribuição de carbono orgânico dissolvido, ou ao olhar para compostos orgânicos de águas residuais urbanas ou campos agrícolas.
O uso de sensoriamento remoto hiperespectral usando VANTs para aplicações de recursos hídricos está se provando ser a maneira mais eficiente de examinar variações espaciais e temporais da qualidade de água, em especial o POM, por ofereceer dados radiométricos em alta resolução espacial, temporal e espectral (Rhee et al. 2018; Wei et al. 2019; Kupssinskü et al. 2020; Banerjee et al. 2020). A aquisição de dados hiperespectrais usando VANTs oferece a capacidade de cobrir áreas em uma escala em tempo real para monitorar e caracterizar diretamente a qualidade da água.

Área de estudo: As áreas de bacias hidrográficas da Lagoa Mirim e do Canal de São Gonçalo incluem partes do Brasil e do Uruguai. Os dois países estão trabalhando juntos para construir uma hidrovia que permita o transporte de produtos agrícolas pelos portos de Pelotas e Rio Grande. Recentemente, os recursos hídricos têm sido monitorados quanto à quantidade (fluxo de água) e qualidade (concentração de sedimentos e temperatura, clorofila-a, entre outros parâmetros).
Em colaboração com a ALM (Agência da Lagoa Mirim/UFPel), essas informações geradas nesse projeto estarão disponíveis para subsidiar esta proposta de monitoramento regular e contínuo dos recursos hídricos (alguns dos dados estão disponíveis em http://www.hidrosedi.com/#informacoes), bem como, auxiliar no monitoramento no processo de construção da hidrovia Brasil/Uruguai.
O local foi escolhido devido a sua fácil acessibilidade e disponibilidade de informações sobre transporte de sedimentos (Lima et al, 2016). Testaremos e modificaremos algoritmos existentes para estimar TSS e POM, reuniremos informações já disponíveis sobre sedimentação e nos envolveremos com as partes interessadas que estão interessadas em tais informações. A ALM manifestou interesse e apoio a este projeto e se ofereceu para compartilhar dados sobre a qualidade da água. Também contatamos pessoal de outras agências governamentais locais e estaduais, como a Administração do Porto de Pelotas e a Marinha do Brasil, que manifestaram interesse neste projeto, ainda que informalmente.
Métodos: Para determinar a fonte de poluição, seja ela orgânica ou inorgânica, precisamos da distribuição espacial de TSS e POM. Para obter essas informações, propomos uma abordagem metodológica que combina medições in situ de WQP (Parâmetros da qualidade da água) com dados hiperespectrais adquiridos por VANTs para mapear TSS e POM em áreas portuárias. Basicamente, a abordagem metodológica consiste em conduzir campanhas de campo em quatro locais diferentes ao longo do Canal de São Gonçalo para adquirir refletância de água de dois sensores a bordo de um VANT e estimar parâmetros de qualidade da água in situ. Os dados de sensoriamento remoto de um radiômetro hiperespectral (1-dimensão) serão integrados (ou fundidos) com um sensor de imagem multiespectral (2-D) para derivar imagens hiperespectrais (2-D). Concomitantemente com a aquisição dos dados do VANT, serão coletadas amostras de água para determinação de TSS e POM em laboratório, bem como, sensores ópticos in situ serão utilizados para medir parâmetros ópticos relacionados à concentração de sedimentos em suspensão, como turbidez (detector infravermelho) e matéria orgânica (detector de ultravioleta). Essas informações combinadas serão usadas para calibrar e validar algoritmos que podem estimar TSS e POM de dados hiperespectrais 2-D e, portanto, gerar a distribuição espacial de TSS e POM.
Para uma melhor compreensão da abordagem técnica, a análise dos dados é dividida em três etapas principais: Processamento de Dados de VANT; Dados de qualidade da água (in situ); e Algoritmos para estimar TSS e matéria orgânica.
1)Processamento de dados de VANT: Atualmente, os sistemas de imagem hiperespectral bidimensional (2D) são geralmente muito pesados e / ou caros para aplicações de VANT sobre a água. Por essas razões, o uso de um espectrômetro (Ocean Optics STS-VIS) que pode capturar dados hiperespectrais em 1D e ser fundido com câmeras multiespectrais, como o Mica-Sense (RGB + Red edge), é a alternativa mais adequada para este projeto. Por outro lado, como a coleta de dados por meio de vários sensores em VANTs requer calibração do sensor, alinhamento, processamento de dados e efeitos ambientais, prosseguiremos com as seguintes etapas de processamento de dados:
i. Calibração radiométrica. Enquanto as imagens 2D podem ser calibradas usando os dados de irradiância adquiridos simultaneamente por um sensor de irradiância, a calibração dos dados do sensor hiperespectral VANT é conduzida usando alvos de calibração no campo e espectrometria baseada em laboratório com fontes de referência de lâmpada para avaliar a precisão do hiperespectral observado dados.
ii. Alinhamento espacial. O sensor multiespectral adquire imagens 2D de banda múltipla de câmeras separadas, cada uma com um filtro passa-banda específico, enquanto o espectrômetro coleta uma amostra de espectro completo por medição dentro de uma pegada quase circular determinada pelo ângulo de visão (~ 1,5 °) e a plataforma altitude e orientação. As amostras do espectrômetro cobrirão um conjunto de pegadas, cada uma sendo muito maior do que os pixels da imagem multiespectral, e essas pegadas podem não cobrir toda a área de estudo, devido à taxa de dados do espectrômetro e à velocidade do VANT. O desafio é associar medidas de refletância individuais do espectrômetro 1D, com pixels nas imagens multiespectrais 2D que caem dentro do campo de visão do espectrômetro, o que pode ser feito tomando seu desalinhamento espacial, bem como suas diferenças de tempo de taxa de dados . Aqui, um fator importante é a altitude de voo, que determina a pegada do sensor no solo. Por exemplo, voando a 100 m de altitude, a faixa para um multiespectral 2D é de aproximadamente 90m com resolução espacial de centímetros. Considerando que a pegada de um radiômetro hiperespectral 1D com um FOV de 1,5 °, é de aproximadamente 2,6 m de largura.
iii. Fusão hiperespectral Uma vez que o alinhamento de dados dos dois sensores tenha sido alcançado, a fusão de dados pode ser realizada usando dados coincidentes de ambos os sensores (ou seja, dados adquiridos nos mesmos locais). A fusão de dados visa reconstruir as imagens de super-resolução com alta resolução espacial e espectral a partir das imagens observadas de baixa resolução espacial (hiperespectral 1D) e alta resolução espacial multiespectral (2D). Os dados coincidentes de ambos os sensores são usados como dados de treinamento para construir um modelo.
2) Coleta de dados de qualidade da água
O desempenho do algoritmo está diretamente relacionado à quantidade e qualidade dos dados in situ, que incluem amostras de água para estimativa de TSS e POM e medições ópticas, como turbidez, retroespalhamento e conteúdo de matéria orgânica. Outros componentes opticamente ativos, como concentração de clorofila-a e absorção por CDOM (Coloured Dissolved Organic Matter), também serão medidos para melhorar o desempenho do algoritmo, embora não sejam o foco deste projeto.
i. Amostras de água serão coletadas para determinação de TSS e POM no laboratório (instalações da ALM). Para TSS, a amostra de água é filtrada através de um filtro de fibra de vidro pré-pesado, capturando os sólidos maiores que 0,45 um. Em seguida, o filtro é seco em uma estufa para retirar a água restante e pesado novamente. A diferença de peso sobre o volume da amostra fornece a concentração de TSS em mg / L (Eaton et al. 2005). A fração orgânica de TSS pode ser estimada aplicando o método de perda por ignição (LOI). A técnica LOI consiste em cinzas do filtro usado para TSS a 450 ° C por 1 h, e então pesar novamente para obter a massa de cinzas que é a matéria inorgânica particulada (PIM). POM é a diferença entre TSS e PIM. Para chl-a, o método do espectrofotômetro usa absorbância em 670 nm (absorção máxima de clorofila-a). A absorção por CDOM também pode ser determinada com um espectrofotômetro de laboratório após filtrar a água com porosidade de 0,2 μm, comprimento de onda acdom padrão é 440 nm.
ii. Medições Óticas: A falta de dados in situ para calibração / validação de algoritmos ainda limita o uso de técnicas de sensoriamento remoto para um programa de monitoramento consistente em portos e hidrovias porque o trabalho de campo para amostragem de água e sensores ópticos raramente são acessíveis. Além disso, o monitoramento in situ dos parâmetros de qualidade da água do ambiente costeiro e fluvial tem sido realizado principalmente com a utilização de equipamentos construídos por um número restrito de empresas, muitas vezes de alto custo. Alternativamente, o recente aumento no desenvolvimento de sensores de baixo custo, especificamente projetados para atingir um equilíbrio entre custo e durabilidade, impulsionou a comunidade científica nos últimos anos (Wang et al 2019). A arquitetura de sensores de baixo custo é focada na construção de baixo consumo de energia, robustos, com faixa dinâmica flexível e precisão para se adaptar às diferentes condições ambientais, e com as condições necessárias para serem distribuídos em uma região, com grande resolução espacial e fornecimento in-situ monitoramento contínuo. A fim de validar a robustez e precisão dos algoritmos de estimativa da qualidade da água, propomos desenvolver o sensor de baixo custo proposto por Matos et al (2019) como referência e também fomentar o desenvolvimento de outros sensores (para pigmentos, por exemplo) e adaptar esses sensores a diferentes plataformas (VANTs, estações flutuantes, barcos, etc.). A ideia principal é iniciar uma linha de pesquisa que possibilite o uso de tecnologias de ponta voltadas para monitoramento e sensoriamento de corpos d'água. Principalmente para a área de estudo, onde o TSS pode ter valores maiores, muitos dos métodos e sensores atuais para medições ópticas (turbidez e retroespalhamento) podem se tornar inviáveis, não só porque a maioria deles são dispositivos de laboratório, tornando-os grandes, caros e dependentes de a rede elétrica. Portanto, uma sinergia entre VANTs e sensores de baixo custo pode ser obrigatória para futuros estudos de qualidade da água.
3) Algoritmos para estimar TSS and POM: Os sólidos em suspensão na água mudam a refletância do corpo d'água e portanto, causa variação nas cores. Por exemplo, altos níveis de matéria orgânica da decomposição de vegetação ou esgoto resultaria em altas leituras de TSS e turbidez, mas baixa refletância de água principalmente na faixa de onda azul. Por esse motivo, os algoritmos empíricos aplicados para estimar

O impacto ambiental do tráfego marítimo, incluindo o movimento de embarcações navais e comerciais, e as atividades portuárias é motivo de preocupação. Este projeto explorará o uso de algoritmos de recuperação de última geração para quantificar os efeitos das atividades portuárias, como a dragagem, na qualidade da água em hidrovias costeiras. Se for bem-sucedido, o esforço proposto fornecerá a base para o desenvolvimento de métodos operacionais baratos baseados em UAVs para monitorar hidrovias costeiras perto de portos em outras partes do Brasil e além. Ao final deste projeto, esperamos ter:
• Produtos de qualidade da água (mapas de TSS e matéria orgânica) em tempo quase real a partir de dados de VANT.
• Uma abordagem sistemática para quantificar a dinâmica espacial e temporal da ressuspensão de sedimentos e mudanças na qualidade da água devido às atividades relacionadas ao porto
• Desenvolvimento / implementação de sensores de baixo custo para parâmetros bio-ópticos, como retroespalhamento, turbidez e matéria orgânica para amplificar informações in situ sobre a qualidade da água.
• Um sistema baseado em VANT para monitorar mudanças na qualidade da água devido às atividades portuárias no Sistema Lagunar São Gonçalo-Mirim, que poderia ser adaptado para outras regiões também.

De uma forma geral, esse projeto visa também fortalecer o atual programa de monitoramento institucional da ALM (Agência da Lagoa Mirim) através do intercâmbio de conhecimento e tecnologias desenvolvidas, bem como, na formação de alunos da UFPel, da ALM e de instituições e órgãos que se conectam com as atividades fim da Agência e Universidade.