A região da foz do rio Poti experimentou nos últimos anos impactos ambientais que resultaram na mudança da sua paisagem na estação seca, destacando-se a eutrofização e a proliferação de fitoplâncton, algas, cianobactérias e plantas aquáticas. Considerando os aspectos relacionados ao monitoramento da qualidade da água na região semiárida do Brasil a partir do sensoriamento remoto, este estudo teve como objetivo avaliar o desempenho dos dados do satélite Sentinel-2A, na recuperação da concentração de clorofila-a no rio Poti em Teresina, Piauí, Brasil. A metodologia de recuperação e mapeamento da concentração de clorofila-a envolveu o estudo da reflectância da superfície da água nas imagens Sentinel-2A e a respectiva correlação com dados in situ de clorofila-a, coletados em pontos de monitoramento, durante os anos de 2016 e 2017. Os resultados gerados pelas equações Chl-1, Ha et al., (2017), Chl-2, Page et al., (2018), e Chl-3, Kuhn et al., (2019), mostram a necessidade de uma calibração dos modelos utilizados aos componentes das águas do rio Poti. No entanto, o algoritmo empírico Chl-2 mostra que uma correlação foi estabelecida para identificar a variação espaço-temporal das concentrações de clorofila-a ao longo do rio Poti de maneira ampla e não mais pontual. A distribuição espacial desse pigmento nos mapas oriundos do Sentinel-2A é consistente com o padrão de ocorrência determinado pelos dados in situ. Portanto, o sensor MSI provou ser uma ferramenta adequada para a recuperação e monitoramento da concentração de clorofila-a ao longo do rio Poti.
Palavras-chave: qualidade da água, rio Poti, sensoriamento remoto.
Recently, the Poti river mouth region has experienced environmental impacts that resulted in a change of landscape in its dry season, highlighting the eutrophication and proliferation of phytoplankton, algae, cyanobacteria and aquatic plants. Considering the aspects related to water-quality monitoring in the semiarid region of Brazil from remote sensing, this study aimed to evaluate the performance of Sentinel-2A satellite data in the retrieval of chlorophyll-a concentration in Poti River in Teresina, Piaui, Brazil. The chlorophyll-a concentration retrieval and mapping methodology involved the study of the water surface reflectance in Sentinel-2A images and their correlation with the chlorophyll-a data collected in situ during the years 2016 and 2017. The results generated by the Chl-1, Ha et al. (2017), Chl-2, Page et al. (2018), and Chl-3, Kuhn et al. (2019) equations show the need for calibrating the algorithms used for the Poti River water components. However, the empirical algorithm Chl-2 shows a correlation has been established to identify the spatiotemporal variation of chlorophyll-a concentration along the Poti River broadly and not punctually. The spatial distribution of this pigment in maps derived from Sentinel-2A is consistent with the pattern of occurrence determined by the in situ data. Therefore, the MSI sensor proved to be a tool suitable for the retrieval and monitoring of chlorophyll-a concentration along the Poti River.
