Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Avaliação do estado de poluição de um sistema de lagos costeiros com recurso a imagens de satélite

Sheela AM, Letha J, Sabu Joseph, Ramachandran KK e Justus J

A poluição da água é uma grande ameaça à existência dos seres vivos. As medidas de recuperação podem ser tomadas avaliando a extensão da poluição nas massas de água utilizando vários índices de qualidade da água. O Índice de Qualidade da Água da Federação Nacional de Saneamento (NSFWQI) é o índice mais utilizado. Normalmente, o NSFWQI é determinado através da recolha e análise de amostras de água de vários locais e é um processo tedioso e dispendioso. O estado trófico é geralmente determinado a partir de imagens de satélite do Landsat TM. Aqui tentou-se avaliar rapidamente o estado de poluição numa vasta área (Lago Akkulam-Veli, Kerala, Índia) directamente a partir de imagens de satélite (IRS P6-LISSIII) utilizando o NSFWQI. Tenta-se também calcular o pH, o oxigénio dissolvido (OD), a procura bioquímica de oxigénio (DBO) e os coliformes fecais (FC) no sistema Lake. Foram desenvolvidas equações de regressão para a previsão de NSFWQI, pH, DO, DBO e FC a partir dos valores de radiância das bandas verde, vermelho, NIR e SWIR das imagens de satélite. O estudo revela que a equação de regressão simples formada pela razão da radiância nas bandas verde e vermelha, produz um forte coeficiente de correlação para a previsão do NSFWQI. Para a previsão da DO, a melhor equação é a equação de regressão simples formada pela razão da radiância nas bandas verde e vermelha com forte correlação. Para a DBO, a equação de regressão múltipla foi formada pela radiância nas bandas vermelha e SWIR com forte correlação. A melhor equação para prever o pH é a equação de regressão com a proporção das bandas verde e vermelha com uma forte correlação. Mas para os coliformes fecais, a equação de regressão múltipla é a melhor equação formada pela razão de radiância nas bandas verde e SWIR com baixo coeficiente de correlação. O desempenho deste modelo pode ser melhorado utilizando um grande conjunto de dados. A variação espacial destas características de qualidade da água extremamente importantes é derivada de imagens que utilizam técnicas de deteção remota. É também verificado se a qualidade da água está ou não de acordo com as normas para prever as medidas de controlo. As imagens IRS P6-LISSIII podem fornecer uma avaliação rápida do estado de poluição do sistema lacustre utilizando o índice de qualidade da água (NSFWQI). As medidas de controlo podem, por conseguinte, ser adoptadas numa base prioritária. As imagens de satélite podem ser utilizadas para a avaliação rápida do estado de poluição urbana das massas de água em todo o mundo.