R E S U M OFlorações de fitoplanctôn podem constituir em riscos à saúde humana e biota aquática, sendo necessários o monitoramento da comunidade fitoplanctônica e a adoção de mecanismos visando à prevenção de sua ocorrência. Neste contexto métodos tradicionais de monitoramento podem ser mais efetivos se complementados por abordagens que utilizam as propriedades ópticas dos pigmentos fitoplanctônicos por meio do Sensoriamento Remoto. Com o objetivo de avaliar o potencial de dados espectrais multifonte na detecção remota do fitoplâncton, foi selecionada uma área de estudo no reservatório de Nova Avanhandava, SP, caracterizada por intensa atividade agrícola no seu entorno. Para esta análise foram adquiridos dados hiperespectrais em campo e imagens multiespectrais Modis e RapidEye, os quais foram relacionados a variáveis limnológicas indicadoras do comportamento fitoplanctônico; clorofila a e ficocianina. Os resultados mostram que imagens multiespectrais permitem uma avaliação da biomassa fitoplanctônica pela clorofila a; contudo, para ficocianina, pigmento fitoplanctônico diagnóstico da presença de cianobactérias, dados mais refinados são necessários, tais como os hiperespectrais.Multisource remote sensing applied to the detection of phytoplankton in inland waters
A B S T R A C TBlooms of phytoplankton can be a risk to human health and aquatic biota, so the adoption of monitoring methods of phytoplankton and mechanisms for preventing its occurrence are needed. Thus, traditional monitoring methods could be more effective if complemented by approaches using the optical properties of phytoplankton pigments by means of Remote Sensing. In order to evaluate the potential of multi-scale remote sensing for detection of the phytoplankton activity, a study area was selected in Nova Avanhandava reservoir, located in the Tietê River, SP. For this analysis, hyperspectral field data and multispectral images of low and medium spatial resolution (Modis and RapidEye) were acquired and were related to indicator limnological variables of phytoplankton behavior; chlorophyll a and phycocyanin. The results show that a specific spectral band of RapidEye system (690-730 nm) allowed detect chlorophyll a and to evaluate the phytoplankton biomass, however hyperspectral data are needed to detect the phycocyanin pigment, indicative of cyanobacteria.
Palavras-chave:sensoriamento remoto da água cianobactérias clorofila a ficocianina Key words: remote sensing of water cyanobacteria chlorophyll a phycocyanin