Nome do Projeto
Monitoramento em tempo (quase) real da qualidade da água de portos e hidrovias usando VANTs e sensores de baixo-custo.
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
01/07/2021 - 03/11/2024
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra
Resumo
O objetivo desta pesquisa é desenvolver uma abordagem metodológica para mapear rapidamente os parâmetros de qualidade da água usando VANTs (Drones) e sensores de baixo custo em Portos e Hidrovias. A complexidade da costa e das mudanças nas condições ambientais estuarinas exige métodos avançados de observação e previsão ambiental de alta resolução , principalmente relacionados à alteração da qualidade da água em portos e hidrovias. Os poluentes e containantes orgânicos podem surgir da drenagem da bacia ao longo do curso do rio, por exemplo, de terras agrícolas, esgotos industriais e urbanos adjacentes. Assim, essas áreas estão sujeitas à degradação da qualidade da água por processos, como sedimentação, eutrofização, hipóxia e mudanças na circulação como resultado de recuperação de terras e industrialização. Por exemplo, a dragagem tem consequências na qualidade da água, quer se trate da própria operação de remoção de sedimentos do mar ou do leito do rio (Silva et al. 2015), ou a disposição da draga Neste contexto, este projeto está relacionado com a Área de Interesse C&T # 1 (Marinha Americana). Mais especificamente, Sensoriamento autônomo de ambientes marítimos e litorâneos globais e Área # 2: Autonomia e Sistemas Não Tripulados. Esta pesquisa se concentrará em duas linhas principais de pesquisa: i) Mapear sólidos inorgânicos e orgânicos suspensos usando VANTs, otimizando as características de voo, minimizando os efeitos ambientais e aplicando algoritmos baseados em medições in situ; ii) Dada a ausência de informações regulares e confiáveis sobre a qualidade da água in situ que apoiem o desenvolvimento de algoritmos, uma segunda linha de pesquisa promoverá o desenvolvimento de sensores in situ de baixo custo para informações bio-ópticas, tais como turbidez, conteúdo de matéria orgânica, entre outras informações relevantes.

Objetivo Geral

O objetivo deste projeto é mapear a concentração de Sólidos em Suspensão Totais (TSS) e sua fração orgânica (POM) para rastrear a fonte de poluição e contaminação em portos e hidrovias. Propomos o uso de VANTs e sensores de baixo custo para rastrear mudanças na qualidade da água causadas por atividades portuárias, como dragagem. O esforço se concentrará no complexo da Lagoa São Gonçalo-Mirim, no sul do Brasil, onde será construída uma hidrovia entre o Uruguai e o Brasil.
Esta pesquisa se concentrará em duas linhas de pesquisa principais que são fundamentais para atingir o objetivo principal da seguinte forma:
1) Mapear os parâmetros de qualidade da água (partículas inorgânicas e orgânicas) usando dados hiperespectrais de um VANT, otimizando as características de voo, minimizando os efeitos ambientais (como reflexo do sol) e aplicando algoritmos baseados em medições in situ;
2) Dada a ausência de informações regulares e confiáveis sobre a qualidade da água in situ que apoiem o desenvolvimento do algoritmo, uma segunda linha de pesquisa promoverá o desenvolvimento de sensores in situ de baixo custo para informações bio-ópticas, tais como turbidez, conteúdo de matéria orgânica, entre outras informações relevantes.
O ponto crucial do esforço proposto gira em torno de estabelecer um sistema ideal para a operação de VANT, adaptando algoritmos existentes para recuperação quase em tempo real de dados de TSS e POM de VANT, usando dados recuperados de VANT em conjunto com dados in situ e interpretando água recuperada informações de qualidade no contexto de informações conhecidas de perturbações físicas (tráfego de navios, atividades de dragagem, etc.) no ambiente aquático.

Justificativa

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.

Metodologia

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

Indicadores, Metas e Resultados

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.

Equipe do Projeto

NomeCH SemanalData inicialData final
AMANDA MARQUES QUEIROGA
EDGAR RAMALHO SANTOS
FELIPE AVILA SILVA
FELIPE DE LUCIA LOBO16
GILBERTO LOGUERCIO COLLARES2
JANICE FERREIRA DA SILVEIRA
JOSÉ EDUARDO DAS NEVES DA FONSECA
LEONARDO CONTREIRA PEREIRA4
LORENZO CONCEICAO LIMA VALENTE
LUIZ FERNANDO DE ALBUQUERQUE BRUNO
LUIZA JARDIM MACHADO
Lino Augusto Sander De Carvalho
WESLEY HUCKEMBECK DOS SANTOS

Fontes Financiadoras

Sigla / NomeValorAdministrador
ONRG / Office Naval Research GlobalR$ 380.846,21Fundação Delfim Mendes da Silveira

Plano de Aplicação de Despesas

DescriçãoValor
339014 - Diária Pessoa CivilR$ 8.208,60
339018 - Auxílio Financeiro a EstudantesR$ 93.461,20
339030 - Material de ConsumoR$ 3.830,68
399032 - Material de Distribuição GratuitaR$ 13.681,00
339033 - Passagens de Despesas de LocomoçãoR$ 24.078,56
339035 - Serviços de ConsultoriaR$ 4.377,92
339039 - Outros Serviços de Terceiro - Pessoa JurídicaR$ 52.619,05
449052 - Equipamentos e Material PermanenteR$ 180.589,20

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