Estimativa da qualidade de água em reservatório urbano: abordagem via sensoriamento remoto com VANT, imageamento multiespectral e algoritmo de aprendizagem de máquina

Código

XXVI-SBRH0696

Autores

CAIO CESAR DE SOUSA MELLO, Daniel Henrique Carneiro Salim, Bernardo Tadeu Assunção e Souza, Gabriel Pereira, Camila Costa de Amorim Amaral

Tema

J - Qualidade da Água em Sistemas Ambientais

Resumo

A crescente degradação de reservatórios urbanos demanda métodos de monitoramento capazes de gerar dados precisos, de baixo custo e alta resolução. Este trabalho avaliou a aplicação de VANTs equipados com sensor multiespectral (MicaSense RedEdge Dual-P) e algoritmo Random Forest para estimar quatro parâmetros de qualidade da água ? clorofila-a, ficocianina, turbidez e profundidade Secchi ? no reservatório de Ibirité (MG). Foram realizadas seis campanhas mensais em 19 pontos, sincronizando coletas in situ e imagens aéreas. Após correção radiométrica, extração de reflectâncias e filtragem de outliers, construiu-se um banco de dados com 96 amostras. Modelos treinados com validação cruzada 5-fold apresentaram R² entre 0,86 e 0,95, com melhor desempenho para clorofila-a (R²=0,95) e ficocianina (R²=0,94). A técnica SHAP (SHapley Additive exPlanations) elucidou a importância global e local de cada banda, confirmando que o comportamento físico-teórico da reflectância foi respeitado?por exemplo, a dominância de bandas RedEdge para pigmentos e Red-668 para turbidez e secchi. Os resultados evidenciam a capacidade do método em capturar a complexidade óptica de ambientes eutrofizados, sugerindo ampla aplicabilidade a outros corpos d?água e períodos sazonais, com alto grau de interpretabilidade e confiabilidade.