Determination of the Trophic State Index (TSI) using remote sensing, bathymetric survey and empirical data in a tropical reservoir

portuguesOs reservatorios sao importantes reservas de agua doce que sofrem com despejos de esgotos domesticos e industriais que causam mudancas quantitativas e qualitativas na sua composicao fisico-quimica, alem de causar impactos na fauna e na flora. Uma das consequencias e a eutrofizacao, processo que se caracteriza pelo aumento na concentracao de nutrientes no ecossistema aquatico, principalmente fosforo e nitrogenio. A concentracao de clorofila-a e de fosforo sao obtidas das amostras da agua para alimentar as equacoes de Indice de Estado Trofico (IET). Os metodos usados no presente trabalho visam determinar o grau de trofia utilizando o sensoriamento remoto orbital (SR), que usa a razao entre as imagens das faixas do infravermelho (IVP) proximo e do vermelho (VERM) para inferir a concentracao de clorofila-a, bem como a variacao do IET, no periodo seco e chuvoso. Este metodo permite uma visao sinoptica que possibilita um suporte para tomada de decisao com baixo custo, especialmente quando um grande volume de dados e disponibilizado e/ou gerado, ampliando assim a qualidade em funcao do desenvolvimento tecnologico. Contudo, e necessario considerar a influencia do fundo dos corpos d’agua quando imagens de satelite sao utilizadas, uma vez que a radiacao emergente da zona eufotica e que da respaldo aos resultados. Desde modo, nos excluimos as areas rasas que pudessem comprometer a resposta espectral das imagens de satelite devido ao efeito do fundo, antes de serem usadas para produzir o Mapa de IET SR. Nos criamos o mapa de IET SR (observado) e entao o validamos pelo Mapa de IET Empirico (esperado), obtido por meio de analises quimicas realizadas na agua em 28 pontos georreferenciados ao longo do gradiente lacustre-fluvial, ambos para o periodo seco e chuvoso. Nos realizamos o teste chi-quadrado que apresenta quanta diferenca existe entre o observado e o esperado. Ambos periodos apresentaram x2 = 1, gl = 27, com valores criticos (0.005) de 49.64. Desse modo, nao encontramos diferencas entre o observado e o esperado. Nossos resultados reforcam a potencialidade do SR na obtencao do IET, favorecendo a identificacao de areas eutroficas em sistemas de aguas continentais que apresentam baixa turbidez. EnglishThe reservoirs are important freshwater reserves that suffer with domestic and industrial wastes, causing qualitative and quantitative changes in their physicochemical composition, as well as causing fauna and flora impacts. One of the consequences is eutrophication, a process characterized by increased concentration of nutrients in aquatic ecosystems, mainly phosphorus and nitrogen. In order to classify waterbodies according to their trophic degrees, chlorophyll-a and phosphorus concentration data are usually obtained in water samples, feeding an equation to obtain the Trophic State Index (TSI). The method used at the present work aim to determine the TSI based on remote sensing (RS), by using the ratio between the near-infrared (NIR) and red (RED) images to infer the chlorophyll-a concentration in wet and dry seasons. This method allows a synoptic vision of the reservoir, providing support for decision-making process at low cost, especially when a large amount of data is available and/or generated, increasing quality in consonance with technological development. However, we need to consider the influence of the bottom of shallow areas when using orbital images to evaluate the waterbodies conditions, since the emerging radiation of the euphotic zone is responsible for the results reliability. Thus, it is necessary the exclusion of shallow areas, which may compromise the spectral response of the satellite images due to the bottom effects, before the development of the TSI RS Map. We created the TSI RS Maps (observed) and then we validated it with the Empirical TSI Maps (expected), obtained in 28 geo-coded points along the riverine-transition-lacustrine gradient, both for wet and dry season. We performed the chi-square test that shows how much difference exists between the observed and the expected. Both seasons presented x2 = 1, df = 27, with critical value (0.005) of 49.64. Therefore, we found no differences between the observed and the expected. Our results reinforce the potentiality of the RS to perform the TSI favoring the identification of eutrophic areas in inland water systems with low turbidity