APLICAÇÃO DO ALGORITMO STATISTICAL MONO-WINDOW NA ESTIMATIVA DA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DA ÁGUA EM RESERVATÓRIOS DE ABASTECIMENTO PÚBLICO

Código

XXVI-SBRH1124

Autores

Jackson Rodrigues Primo, Talita Fernanda das Graças Silva, Lino Augusto Sander Carvalho

Tema

F - Processos Hidrológicos e Monitoramento Integrado de Recursos Hídricos

Resumo

O sensoriamento remoto é uma importante ferramenta para o monitoramento da superfície terrestre, servindo como complemento aos dados obtidos por meio de medições in situ, frequentemente subamostradas em de corpos d'água. Este estudo avaliou o desempenho do algoritmo Statistical Mono-Window na estimativa da temperatura da superfície da água dos reservatórios Rio Manso, Serra Azul e Vargem das Flores na Região Metropolitana de Belo Horizonte (MG). A validação do algoritmo foi realizada com base em dados in situ coletados entre 1984 e 2021. Os resultados indicaram desempenho satisfatório do algoritmo, destacando-se o reservatório de Vargem das Flores, com coeficiente de correlação de Pearson (r) de 0,88, raiz do erro quadrático médio (RMSE) de 1,55°C e erro percentual absoluto médio (MAPE) de 5,01%. O reservatório do Rio Manso apresentou boa correlação (r = 0,85), com RMSE de 2,49°C e MAPE de 7,66%. O reservatório Serra Azul obteve desempenho semelhante ao de Rio Manso (r = 0,83; RMSE = 2,21°C; MAPE = 6,81%). O desempenho do algoritmo para os sensores TM, ETM+ e TIRS foi equivalente. Os resultados demonstram a aplicabilidade do algoritmo na estimativa da temperatura superficial em ambientes aquáticos utilizando imagens de sensoriamento remoto.