Printer Friendly

Multisource remote sensing applied to the detection of phytoplankton in inland waters/ Sensoriamento remoto multifonte aplicado na deteccao do fitoplancton em aguas interiores.

Introducao

A reducao da qualidade das aguas dos rios, reservatorios, estuarios e regioes costeiras, e uma preocupacao mundial visto que resulta na restricao de seus multiplos usos e contribui para o aumento da ocorrencia de doencas de veiculacao hidrica provocadas pelo contato primario ou pela ingestao de agua contaminada. As principais causas de alteracao nas condicoes naturais dos ambientes estao relacionadas ao aporte de nutrientes e poluentes de origem difusa e/ou pontual, comumente originarios de acoes antropicas. Um indicador imediato da eutrofizacao e a proliferacao de fitoplancton e macrofitas aquaticas no ambiente (Calijuri et al., 2006). Segundo Esteves (1998), as atividades agricolas podem ter grandes efeitos na eutrofizacao artificial dos corpos d'agua, associadas principalmente a perdas de nutrientes a partir das terras cultivadas, seja pela lavagem superior do solo apos as primeiras chuvas ou por lavagem e percolacao de nutrientes soluveis que atingem o lencol freatico. Outro fator de impacto sobre o ambiente aquatico e favorecido pelos pesticidas e agrotoxicos, conforme relatado por Dellamatrice & Monteiro (2014).

A proliferacao massiva de fitoplancton ja foi registrada em diversos paises como Australia, Inglaterra, China, Africa do Sul, inclusive no Brasil. Algumas tipologias, como as cianobacterias, sao capazes de produzir e liberar, do meio, toxinas altamente prejudiciais a saude humana e ao ecossistema aquatico (Anderson et al., 2002; Eliott, 2012; Carey et al., 2012).

Atualmente, o monitoramento das comunidades fitoplanctonicas e realizado com a identificacao de especies e o acompanhamento de sua densidade, por meio de contagem de individuos. Tais metodos nem sempre sao eficientes pelo fato da resolucao temporal e espacial da amostragem convencional nao permitir avaliar mudancas na biomassa do fitoplancton, dificultando a adocao de mecanismos para a prevencao de sua ocorrencia de modo que, em muitos casos, acoes de controle sao tomadas depois que o ambiente se encontra totalmente infestado (Calijuri et al., 2006).

Neste sentido, pesquisadores e gestores analisam diversas substancias e seres vivos presentes na agua, tentando relacionar sua presenca a padroes de qualidade (Ferreira & Galo, 2012). Nesta categoria se inserem os pigmentos fitoplanctonicos que tem a propriedade de ser opticamente ativos viabilizando a utilizacao de sensores de radiacao na sua deteccao. Desta forma, o Sensoriamento Remoto torna-se uma alternativa eficaz no monitoramento da qualidade da agua por meio da analise e quantificacao de pigmentos especificos do fitoplancton, tais como as clorofilas, carotenoides e ficobilinas (Kirk, 1994).

As propriedades opticas dos componentes da agua sao examinadas em diversas abordagens do Sensoriamento Remoto: na obtencao da distribuicao temporal e espacial do fitoplancton; no monitoramento de extensas areas visando ao diagnostico preventivo de sua proliferacao e por fornecer uma visao sinoptica da heterogeneidade na sua distribuicao espacial, entre outras. O pigmento fitoplanctonico clorofila a e o componente opticamente ativo mais estudado de vez que esta presente em todos os organismos fitoplanctonicos permitindo estimar o total de biomassa (Vincent et al., 2004). No caso das cianobacterias sua discriminacao e possivel por meio do pigmento ficocianina que possui propriedades opticas peculiares, inclusive fluorescentes (Matthews et al., 2010; Agha et al., 2012; Mishra et al., 2013; Song et al., 2013).

Neste contexto, com o objetivo de avaliar o potencial de dados espectrais multifonte na deteccao remota do fitoplancton, foi selecionada uma area de estudo localizada no medio rio Tiete, especificamente no reservatorio de Nova Avanhandava, SP. Neste reservatorio, como nos demais ao longo da cascata do rio Tiete, o aumento populacional, a intensificacao da atividade agricola e a diversificacao de usos tem incrementado consideravelmente o processo de degradacao da qualidade da agua.

Material e Metodos

A area de estudo localiza-se no medio curso do Rio Tiete, no municipio de Buritama-SP. A area de cobertura do reservatorio e de 210 km, vazao media anual de 688 [m.sup.3] [s.sup.-1] e profundidade media de 13 m. O tempo de residencia da agua varia de 32 a 119 dias e recebe a contribuicao de quatro tributarios principais: rio dos Patos, ribeirao dos Ferreiros, ribeirao Bonito e ribeirao Lageado (AES Tiete, 2011). A bacia apresenta disposicao de detritos urbanos e carga organica industrial porem e a intensa atividade agricola, sobretudo o cultivo da cana-de-acucar predominante na regiao, que causa os maiores impactos sobre o ambiente aquatico.

Uma secao transversal do reservatorio de aproximadamente 4,5 km, totalizando 8,4 [km.sup.2] de area, foi selecionada com area de estudo visto que em estudos anteriores indicou variabilidade na densidade de fitoplancton. A Figura 1A apresenta a localizacao do Reservatorio de Nova Avanhandava no estado de Sao Paulo com a demarcacao da subarea em vermelho. A composicao colorida de imagem RapidEye (bandas espectrais 3, 2 e 1, associadas as cores vermelha, verde e azul, respectivamente) permite visualizar a cobertura do solo essencialmente agricola no entorno do reservatorio, caracterizada por areas de cultivo em tons esverdeados e homogeneos, associados ao padrao caracteristico de demarcacao de talhoes e plantio em nivel.

Na area de estudo selecionada foi realizado um levantamento de campo nos dias 15 e 16 de fevereiro de 2012, de acordo com delineamento amostrai especificado anteriormente. Nos elementos amostrais indicados na Figura 1B foram realizadas medidas fluorimetricas georreferenciadas das variaveis limnologicas biologicas clorofila a e ficocianina e adquiridas as curvas de reflectancia espectral com um espectrorradiometro de campo. Para a identificacao de especies fitoplanctonicas em amostra de agua foi utilizado o metodo de contagem Utermohl por numero de individuos (Uhelinger, 1964).

O levantamento de campo foi realizado entre 10 e 15 h, periodo de maior disponibilidade de radiacao solar para aquisicao dos dados espectrorradiometricos. A epoca do ano (verao) foi definida por ser a mais propicia para a proliferacao do fitoplancton, em virtude de altas temperaturas, aumento da descarga de nutrientes pelas chuvas e baixa velocidade dos ventos (Esteves, 1998). As imagens foram adquiridas em datas mais proximas possivel do levantamento de campo a fim de se manter as mesmas condicoes ambientais (Matthews et al., 2010).

A imagem Modis (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) utilizada refere-se ao produto MOD09A1, com resolucao espacial de 500 m (Liang, 2002), adquirida da plataforma orbital Terra. Este produto e uma composicao de imagens obtidas em um intervalo de 9 dias mas com data de tomada registrada em 10 de fevereiro de 2012; neste estudo foram usadas as bandas 3 (459-479 nm), 4 (545-565 nm) e 1 (620-670 nm) as quais, de acordo Kirk (1994) e Gitelson (1992), estao definidas nas regioes espectrais mais propicias para deteccao do fitoplancton. Os produtos MOD09 fornecem valores de reflectancia de superficie sem a necessidade de correcao atmosferica.

A imagem RapidEye foi adquirida em 16 de fevereiro de 2012, com nivel 3A de pre-processamento no qual a imagem e submetida a processo de ortorretificacao, com suavizacao por convolucao cubica. A imagem resultante tem resolucao espacial de 5 m e resolucao radiometrica de 12 bits. As bandas espectrais do sensor sao: Azul (440-510 nm), Verde (520-590 nm), Vermelho (630-685 nm), Vermelho Limitrofe (690-730 nm) e Infravermelho Proximo (760-850 nm). A Figura 2 apresenta um fluxograma das atividades realizadas na pesquisa enfatizando a abordagem multiescala adotada.

Conforme mostra essa figura, a partir da selecao da area de estudo foi definido um esquema de amostragem para a aquisicao de dados em campo prevendo a insercao de um numero maior de pontos de coleta nas areas de maior resposta espectral nas bandas da regiao do verde (500590 nm) e vermelho limitrofe (690-730 nm) da imagem RapidEye. Tal procedimento partiu da identificacao previa de aguas espectralmente distintas, selecionadas em uma imagem sintetica Rapideye da mesma epoca da realizacao do trabalho de campo, porem do ano anterior. A imagem sintetica foi gerada pela razao entre as bandas do vermelho limitrofe e verde, correspondentes a regiao espectral mais susceptivel a variacao da reflectancia em funcao do fitoplancton (Kirk, 1994).

Para garantir uma melhor representatividade em areas com maior variabilidade, foram identificadas as regioes do reservatorio com maior desvio padrao na imagem sintetica gerada pela razao. No total, foram distribuidos 30 elementos amostrais considerando-se o tempo e a logistica do levantamento de campo. A Figura 1B mostra a distribuicao dos pontos de coleta georreferencidos na area de estudo.

As imagens RapidEye passaram por pre-processamentos para obtencao de valores de reflectancia de superficie utilizando-se o aplicativo FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes), do software ENVI 4.4. A correcao radiometrica implementada no FLAASH se baseia no codigo MODTRAN4, cujo modelo procura minimizar os efeitos de espalhamento e absorcao dos gases da atmosfera; posteriormente foram extraidos os valores de reflectancia dos pixels da imagem correspondentes aos pontos georreferenciados definidos no delineamento amostral e medidos em campo.

Como a imagem Modis ja vem convertida em valores de reflectancia foi necessario ajustar a posicao dos elementos amostrais obtidos em campo com os pixels da imagem, em virtude da diferenca de escala, caso em que os 30 pontos georreferenciados coletados em campo se restringiram a 11 pixels espacialmente correspondentes na imagem Modis (devido ao tamanho do elemento de resolucao da imagem no terreno, que e de 500 m). Pontos localizados proximos a margem foram naturalmente excluidos pela ocorrencia de mistura espectral com a vegetacao presente no entorno do reservatorio.

A concentracao dos pigmentos fitoplanctonicos foi obtida por fluorimetria "in vivo", utilizando-se o fluorometro 10AU da Turner Designs, para deteccao por fluorescencia da clorofila a e um fluorometro Unilux, da Chelsea Technologies, usado para detectar e quantificar o pigmento ficocianina. A identificacao dos grupos fitoplanctonicos foi realizada para distinguir os generos e especies presentes na amostra e verificar se havia dominancia do grupo de cianobacterias.

Os dados hiperespectrais do reservatorio foram expressos na forma de curvas espectrais coletadas com o espectrorradiometro FieldSpec HandHeld, modelo UV/VNIR (325-1075 nm). A variavel medida foi o fator de reflectancia hemisferico conico (FRHC), que considera medidas com maiores angulos de IFOV e iluminacao ambiente e campo de visada instrumental constante (Schaepman-Strub et al., 2006). Essas curvas de reflectancia, juntamente com os valores espectrais extraidos das imagens Rapideye e Modis, foram submetidas a uma analise de correlacao com os valores de clorofila a e ficocianina, obtidos por fluorimetria, a fim de avaliar o potencial das imagens multiespectrais RapidEye e Modis na deteccao remota do fitoplancton.

Para a identificacao de coeficientes de correlacao significativos que indicassem dependencia entre dados e variaveis limnologicas e considerando o numero de elementos amostrais e o grau de significancia, foi utilizado o teste de significancia de Fisher; para os 30 elementos coletados em campo a nivel de significancia de 1% e limiar de aceitacao de 99%, o valor de correlacao considerado aceitavel foi acima de 0,42. Com a reducao no tamanho da amostra para 11 elementos, quando da analise da imagem Modis, o valor de correlacao expressivo passou a ser de 0,68.

Resultados e Discussao

No primeiro dia do levantamento de campo foi observado florescimento de algas; contudo, como o ceu se apresentava nublado, nao foi possivel a obtencao das curvas de reflectancia espectral, de modo que as medidas radiometricas foram feitas no dia 16 de fevereiro. Porem na noite do dia anterior o reservatorio passou por um longo periodo de precipitacao, aproximadamente 2,8 mm (conforme registrado pela estacao meteorologica local), o que auxiliou na dissolucao do fitoplancton; no dia do levantamento o tempo estava instavel com a presenca de nuvens e chuvas esporadicas. A velocidade do vento foi baixa, com direcao nordeste. A Tabela 1 apresenta os valores de concentracao maximo e minimo, a media, desvio padrao e coeficiente de variacao obtidos a partir dos 30 elementos amostrais medidos em campo para as variaveis limnologicas biologicas clorofila a e ficocianina. Observa-se que a variavel clorofila a ultrapassou, na media, o valor maximo aceitavel previsto pela resolucao CONAMA 357/2005 (Brasil, 2012), equivalente a 30 [micro]g [L.sup.-1], para agua doce de Classe 2. Portanto, para esta epoca do ano o reservatorio possui agua inadequada para consumo humano mesmo apos tratamento convencional, tal como para a recreacao de contato primario (natacao, esqui, mergulho), para a irrigacao de plantas, para a aquicultura e para a atividade de pesca.

Adotou-se como referencia para analise da ficocianina, o valor obtido por Brient et al. (2008), os quais mostraram que quando a concentracao de ficocianina e maior que 10 [micro]g [L.sup.-1] as cianobacterias dominam o ambiente em densidades preocupantes. No total, cinco pontos ultrapassaram o valor de concentracao proposto por Brient et al. (2008).

A Figura 3 mostra os grupos e generos de fitoplancton identificados na area de estudo e sua densidade estimada (em Individuos m[L.sup.-1]) alem da sua proporcao de ocorrencia.

De acordo com a Figura 3, o grupo das cianobacterias (Cyanophyceae) domina o ambiente com proporcao equivalente a 60%. Dentre os principais generos presentes pode-se citar, como dominantes, o Microcystis e Rhodomona, capazes de liberar toxinas no ambiente.

Os dados hiperespectrais foram coletados nos 30 elementos amostrais com o intuito de observar as feicoes espectrais diagnosticos da presenca dos pigmentos clorofila a e ficocianina. O tratamento das curvas de reflectancia iniciou-se com a aplicacao de um filtro de media movel de cinco pontos para reduzir o comportamento aleatorio decorrentes da presenca de ruidos. As curvas espectrais resultantes sao apresentadas na Figura 4, na qual as setas representam as feicoes caracteristicas da presenca de pigmentos fotossintetizantes, conforme descrito em Kirk (1994) e Gitelson (1992).

Relacionando o comportamento espectral com a presenca de pigmentos fotossintetizantes verifica-se que nos menores comprimentos de onda (principalmente entre 400 a 500 nm) ocorre ampla feicao de absorcao ocasionada pela clorofila a (Kirk, 1994). As curvas espectrais mostram uma regiao de reflectancia maxima no verde entre 550 a 570 nm, uma feicao de absorcao no vermelho em 675 nm e pico de reflectancia no infravermelho proximo (700 nm), tambem ocasionada pela presenca da clorofila a. O pico pouco representativo em 750 nm pode ser atribuido a somatoria do espalhamento por celulas do fitoplancton e por TSS (Kirk, 1994). Todas essas caracteristicas espectrais tambem foram observadas em curvas obtidas por Rundquist et al. (1996) e associadas a ocorrencia de clorofila a. Ressalta-se, segundo Metsamaa et al. (2006), que as feicoes de espalhamento e absorcao de clorofila a se tornam detectaveis nos espectros de reflectancia quando a concentracao de clorofila a e, em media, superior a 8 [micro]g [L.sup.-1].

Para o pigmento ficocianina, indicador da ocorrencia de cianobacterias, foi possivel visualizar em algumas curvas uma feicao sutil de absorcao proxima a 620 nm e um pico de espalhamento em torno de 650 nm, conforme relatado na literatura para ambientes aquaticos com presenca de cianobacterias (Matthews et al., 2010; Marion et al., 2012).

Na Figura 4 as curvas espectrais destacadas por cores apresentam, na legenda, as concentracoes de clorofila a e ficocianina em [micro]g [L.sup.-1], a fim de indicar a variacao do comportamento espectral com oscilacaoes na concentracao desses pigmentos fitoplanctonicos. As setas verde (clorofila a) e vermelho (ficocianina) destacam os comportamentos de absorcao e a reflexao nas curvas espectrais.

Os valores de reflectancia extraidos das cinco bandas espectrais do RapidEye (B1 (440-510 nm), B2 (520-590 nm), B3 (630-685 nm), B4 (690-730 nm) e B5 (760-850 nm)), para os trinta pontos avaliados, sao indicados na Figura 5A. As correlacoes entre os valores espectrais extraidos para os trinta pixels da imagem e as concentracoes de ficocianina e clorofila a sao mostradas graficamente na Figura 5B; para a analise de correlacao tambem foram consideradas as razoes B3/B2 e B3/ B4.

Observa-se, pela Figura 5A, certa heterogeneidade nos valores espectrais de alguns pixels, com alguns deles atingindo ate 5% de intensidade de reflectancia. Na banda codificada como B3, centrada em 657,7 nm, verifica-se que ocorre absorcao na maioria das curvas. A banda centrada em 710 nm (B4) apresenta reflexao para a maioria das curvas; tambem e perceptivel um comportamento de espalhamento na banda centrada em 555 nm (B2).

As correlacoes mostradas na Figura 5B foram significativas entre a Banda 4 (690-730 [micro]m) e a concentracao de clorofila a, enquanto que a Banda 3 (B3: 630-685 [micro]m) apresentou maior correlacao com o pigmento ficocianina. A razao entre as bandas B3 e B4 manteve correlacao negativa moderada para ficocianina e correlacao negativa alta para clorofila a. Pelos resultados verifica-se que a Banda 4 da imagem RapidEye foi mais apropriada para detectar a clorofila a. Com base nessas indicacoes foram testados modelos de regressao para explicitar a relacao entre a concentracao de clorofila a ([micro]g [L.sup.-1]) e a banda B4 e razao B3/B4, cujos melhores resultados sao apresentados na Figura 6, juntamente com os coeficientes de determinacao (R2). Os modelos de regressao para ficocianina definiram coeficientes de determinacao pouco significativos nao sendo possivel estimar um modelo apropriado.

De acordo com os resultados apresentados na Figura 6, a utilizacao de modelos nao lineares para relacionar a concentracao de clorofila a com a razao das bandas B3 e B4 e os valores de reflectancia da banda B3, apresentaram resultados significativos, lineares. Ferreira & Galo (2012) encontraram resultados significativos em intervalos espectrais similares com utilizacao das bandas espectrais 3 (450-510 nm), 5 (630-690 nm) e 6 (705-745 nm) do sensor Wordview-2.

Na Figura 7A sao apresentados os valores de reflectancia espectral obtidos para as tres bandas (B3 (459-479 nm), B4 (545-565 nm) e B1 (620-670 nm)) do sensor Modis, nos intervalos espectrais mais apropriados para analise de pigmentos fitoplanctonicos.

Na Figura 7B estao indicadas as correlacoes entre essas bandas e as variaveis biologicas ficocianina e clorofila a, representativas da atividade fitoplanctonica no reservatorio. Referida figura mostra que, mesmo com a baixa resolucao espacial da imagem, foi possivel observar alguma correlacao (por volta de 0,68) com a clorofila a, embora considerando que as concentracoes do pigmento foram medidas pontualmente e o valor extraido da imagem e a resposta espectral media registrada para a area do elemento de resolucao no terreno (pixel). Para a ficocianina os valores de correlacoes obtidos foram pouco significativos.

As maiores correlacoes obtidas para o pigmento clorofila a (Figuras 5B e 7B) sao consistentes com o que e descrito na literatura (Agha et al., 2012 e Matthews et al. 2010), que destaca a maior facilidade de deteccao ja que esta apresenta intensa resposta nas regioes de cobertura espectral dos sensores multiespectrais, diferentemente do pigmento ficocianina, que tem reposta espectral mais tenue.

Embora os valores de reflectancia de algumas bandas das imagens Modis e RapidEye, indicassem correlacoes significativas com a concentracao de clorofila a, a comparacao direta entre essas imagens nao e adequada para representar a capacidade de deteccao do fitoplancton de cada uma, comparativamente, visto que nao apenas suas resolucoes espacias sao incompativeis mas tambem a definicao espectral de suas bandas. Considerando que foram utilizadas medidas pontuais da concentracao dos pigmentos fitoplanctonicos para relacionar com a resposta espectral de algumas bandas das imagens multiespectrais, fica evidente que a maior resolucao espacial da imagem RapidEye permite uma representacao mais fidedigna das condicoes observadas em campo ja que a abrangencia do pixel desta imagem e de 25 [m.sup.2], enquanto que o pixel da imagem Modis se refere a uma area de 250.000 [m.sup.2], gerando uma informacao mais generica e homogenea da resposta espectral dos 11 elementos amostrais.

Conclusoes

1. Dados de Sensoriamento Remoto multiescala se mostraram uteis na deteccao do fitoplancton, mesmo nos casos da utilizacao das imagens multiespectrais de media resolucao espacial.

2. As variaveis limnologicas obtidas (ficocianina e clorofila a) revelam que, no periodo analisado, o corpo d'agua apresentou caracteristicas de eutrofizacao com dominancia do grupo de cianobacterias.

3. Para as imagens RapidEye, a Banda 4 (690-730 nm) foi mais propicia para deteccao de clorofila a e a Banda 3 (630-685 nm) para ficocianina; ja para as cenas Modis todas as bandas apresentaram resultados significativos apenas para clorofila a.

DOI: http://dx.doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v19n3p259-265

Literatura Citada

AES Tiete Nova Avanhandava: AESTiete, 2011. Informacoes sobre o reservatorio. <http://www.aestiete.com.br/usinas/Paginas/ NovaAvanhandava.asp>. 6 Nov. 2011.

Agha, R.; Cires, S.; Wormer, L.; Dominguez, J. A.; Quesada, A. Multi-sclae strategies for the monitoring of freshwater cyanobacteria: reducing the sources of uncertainty. Water Research, v.46, p.3043-3053, 2012. http://dx.doi.org/10.1016/j. watres.2012.03.005

Anderson, D.; Glibert, P. M.; Burkholder, J. M. Harmful algal blooms and eutrophication: nutrient sources, composition, and consequences. Estuaries, v.25, p.704-726, 2002. http://dx.doi. org/10.1007/BF02804901

Brasil. Resolucao CONAMA no 357, de marco de 2005. Conselho nacional do meio ambiente--CONAMA. Dispoe sobre a classificacao dos corpos de agua e diretrizes ambientais para o seu enquadramento. <http://www.mma.gov.br/port/conama/ res/res05/res35705.pdf>. 10 Jan. 2013.

Brient, L.; Lengronne, M.; Bertrand, E.; Rolland, D.; Sipel, A.; Steinmann, D.; Baudin, I.; Legeas, M.; Le, R. B.; Bormans, M. A phycocyanin probe as a tool for monitoring cyanobacteria in freshwater bodies. Journal of Environmental Monitoring, v.10, p.248-255, 2008. http://dx.doi.org/10.1039/b714238b

Calijuri, M. C.; Alves, M. S. A. A.; Santos, A. C. A. Cianobacterias e cianotoxinas em aguas continentais. Sao Carlos: RiMa, 2006. 118p. Carey, C. C.; Ibelings B. W.; Hoffmann, E. P.; Hamilton, D. P.; Brookes, J. D. Eco-physiological adaptations that favour freshwater cyanobacteria in a changing climate. Water Research, v.46, p.1394-1407, 2012. http://dx.doi.org/10.1016Tj. watres.2011.12.016

Dellamatrice, P. M.; Monteiro, R. T R. Principais aspectos da poluicao de rios brasileiros por pesticidas. Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental, v.18, n.12, p.1296-1301, 2014. http://dx.doi. org/10.1590/1807-1929/agriambi.v18n12p1296-1301

Eliott, J. A. Is the future blue-green? A review of the current model predictions of how climate change could affect pelagic freshwater cyanobacteria. Water Research, v.46, p.1364-1371, 2012. http:// dx.doi.org/10.1016/j.watres.2011.12.018

Esteves, F. A. Fundamentos de limnologia. Rio de Janeiro: FINEP. 2.ed., 1998. 575p.

Ferreira, M. S.; Galo, M. L. B. T Chlorophyll a spational inference using artificial neural network from multispectral imagens and in situ measurements. Anais da Academia Brasileira de Ciencias, v.85, p.519-532, 2013. http://dx.doi.org/10.1590/ S0001-37652013005000037

Gitelson, A. A. The peak near 700 nm on radiance spectra of algae and water: relationships of its magnitude and position with chlorophyll concentration. International Journal of Remote Sensing, v.13, p.3367-3373, 1992. http://dx.doi.org/10.1080/01431169208904125

Kirk, J. T O. Light & photosynthesis in aquatic ecosystems. v.2. London: Cambridge University Press, 1994. 507p. http://dx.doi. org/10.1017/CBO9780511623370

Liang, S. Validating MODIS land surface reflectance and albedo products: methods and preliminary results. Remote Sensing of Environment, v.83, p. 149-162, 2002. http://dx.doi.org/10.1016/ S0034-4257(02)00092-5

Marion, J. W; Lee, J.; Wilkins, J. R.; Lemeshow, S.; Lee, C. Waletzko, E. J.; Buckley, T. J. In vivo phycocyanin flourometry as a potential rapid screening toolfor predicting elevated microcystin concentrations at eutrophic lakes. Environmental. Science & Technology, v.46, p.4523-4531, 2012. http://dx.doi.org/10.1021/es203962u

Matthews, M. W; Bernard, S.; Winter, K. Remote Sensing of cyanobacteria-dominant algal blooms and water quality parameters in Zeekonevlei, a small hypertrophic lake, using MERIS. Remote Sensing of Environment, v.114, p.2070-2087, 2010. http://dx.doi.org/10.1016Zj.rse.2010.04.013

Metsamaa, L.; Kutser, T Srombeck, N. Recognising cyanobacterial blooms based on their optical signature: a modelling study. Boreal. Environment Research, v.11, p.493-506, 2006.

Mishra, S.; Lee, Z.; Tucker, C. S. Quantifying cyanobacterial phycocyanin concentration in turbid productive waters:A quasianalytical approach. Remote Sensing of Environment, v.133, p.141-151, 2013. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.004

Rundquist, D. C.; Han, L.; Schalles, J. F.; Peake, J. S. Remote measurement of algal chlorophyll in surface waters: the case for the first derivative of reflectance near 690 nm. Photogrammetric Engineering e Remote Sensing, v.62, p.195-200, 1996.

Schaepman-Strub, G. ; Schaepman, M. E. ; Painter, T. H.; Dangel, S.; Martonchik, J. V. Reflectance quantities in optical remote sensing --Definitions and case studies. Remote Sensing of Environment, v.103, p.27-42, 2006. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2006.03.002

Song, K.; Li, L.; Tedesco ; L.; Clercin, N.; Hall, B.; Li, S.; Shi, K.; Liu, D.; Sun, Y. Remote estimation of phycocyanin (PC) for inland waters coupled with YSI PC fluorescence probe. Environmental Science and Pollution Research, p.1-11, 2013.

Uhelinger, V. Etude statistique des methodes de denobrement planctonique. Archives des Sciences, v.17, p.121-123, 1964.

Vincent, R. K.; Qin, X.; Mckay, R. M. L.; Miner, J. Czajkowski. Phycocyanin detection from LANDSAT TM data for mapping cyanobacterial blooms in Lake Erie. Remote Sensing of Environment, v.89, p.361-368, 2004. http://dx.doi.org/10.1016/j. rse.2003.10.014

Rejane E. Cicerelli (1) & Maria de L. B. T. Galo (2)

(1) PPGCC/UNESP/FCT. Presidente Prudente, SP. E-mail: rejane_e@yahoo.com.br (Autora correspondente)

(2) Departamento de Cartografia/UNESP/FCT. Presidente Prudente, SP E-mail: mlourdes@fct.unesp.br

Protocolo 038-2014--04/02/2014 * Aprovado em 07/11/2014 * Publicado em 26/01/2015

Tabela 1. Variaveis biologicas medidas no levantamento de campo

Variaveis limonologicas            Maximo    Minimo    Media
biologicas

Clorofila a ([micro]g [L.sup.1])   150,96     8,93      47,54
Ficocianina ([micro]g [L.sup.1])    50,24     1,47      7,12

Variaveis limonologicas            Desvio   Coeficiente    Referencia
biologicas                         padrao        de         [micro]g
                                            variacao (%)    [L.sup.1]

Clorofila a ([micro]g [L.sup.1])   34,21         71          < 30 *
Ficocianina ([micro]g [L.sup.1])   10,05        141          < 10**

* Valores de referencia segundo a resolucao CONAMA 357/2005 para
classe II (Brasil, 2012)

** Valores de referencia segundo Brient et al. (2008)

Figura 3. Generos e especies fitoplanctonicas identificados
em aliquota de agua coletada na area de estudo

Grupo                            Genero              Ind ml-1

Basillariophyceae           Aulacoseira spl             26
                              Caloneis sp               34
                           Trachelomonas spl            163
Chlorophyceae          Asterococcus cf limneticus       34
                           Eutetramorus sp 1             9
Cryptophyceae             Rhodomonas cf minuta          566
Cyanophyceae                 Microsystis sp            1090
                            Microsystis Sp2             94
                            Microsystis sp3             51
                           Pseudanabaena spl            86
Euglenophyceae               Mallomonas Sp2             17
Zygnemaphyceae            Gonatozygon pilosum           26
                             Sirogonium sp               9

Chlorophysease      2%
Crytophyceae        10%
Zygnemaphyceae      25%
Bacillariophyceae   60%
Cyanophyceae         2%
Euglenophyceae       1%

Note: Table made from pie chart.
COPYRIGHT 2015 ATECEL--Associacao Tecnico Cientifica Ernesto Luiz de Oliveira Junior
No portion of this article can be reproduced without the express written permission from the copyright holder.
Copyright 2015 Gale, Cengage Learning. All rights reserved.

Article Details
Printer friendly Cite/link Email Feedback
Title Annotation:texto en portugues
Author:Cicerelli, Rejane E.; Galo, Maria de L.B.T.
Publication:Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental
Date:Mar 1, 2015
Words:4337
Previous Article:Carbon stock and physical attributes of an Oxisol in chronosequence under different managements practices/Estoque de carbono e atributos fisicos de...
Next Article:Different forms of application of Moringa oleifera seeds in water treatment/Diferentes formas de aplicacao da semente de Moringa oleifera no...
Topics:

Terms of use | Privacy policy | Copyright © 2020 Farlex, Inc. | Feedback | For webmasters