Acesso a abundante, limpar, água para beber, recreação e meio ambiente são uma das questões mais urgentes do século 21. Monitorar diretamente as ameaças à qualidade da água doce é extremamente importante, mas porque os métodos atuais são caros e não padronizados, conjuntos de dados abrangentes de qualidade da água são raros. Nos Estados Unidos, um dos países mais ricos em dados do mundo, menos de 1% de todos os corpos de água doce já foram amostrados quanto à qualidade.

Em um novo jornal, AquaSat:um conjunto de dados para permitir o sensoriamento remoto da qualidade da água para águas interiores, uma equipe liderada pelo professor assistente Matt Ross da Colorado State University combinou grandes conjuntos de dados públicos de observações da qualidade da água com imagens de satélite para enfrentar os desafios de medir a qualidade da água de forma eficiente e econômica.

Ameaças que não podemos entender completamente - ainda

De acordo com Ross, um cientista de bacias hidrográficas no Departamento de Ciência do Ecossistema e Sustentabilidade, existem muitas ameaças à qualidade da água, incluindo nutrientes do escoamento agrícola que sustentam a proliferação de algas; sedimentação em reservatórios que causam desafios de distribuição; e o carbono dissolvido das folhas em decomposição que interrompe as reações químicas que mantêm a água limpa e segura para beber.

Em geral, entidades governamentais monitoram a qualidade da água nos EUA enviando cientistas a campo para medir variáveis ​​como a quantidade de clorofila (de algas), concentrações de sedimentos suspensos, carbono orgânico dissolvido, e clareza da água pessoalmente.

Mas, como Ross e sua equipe explicam, compreender totalmente e inventariar as mudanças na qualidade da água, um conjunto de dados muito maior é necessário; que, por sua vez, requer mais e mais pessoas para fazer amostragem de campo, que é muito caro e improvável que resolva completamente o problema.

Em vez de, a equipe sugere que o uso de sensoriamento remoto de imagens de satélite pode ser uma maneira de expandir amplamente nossa compreensão da variação na qualidade da água em escalas continentais, com pouco custo extra para amostragem.

Mesclando imagens de satélite com medições de campo

Por muitas décadas, os cientistas sabem que a cor da água nos diz algo sobre o que ela contém. Água marrom brilhante provavelmente indica um rio cheio de sedimentos. Redemoinhos verdes sobre o Lago Erie mostram algas crescendo e produzindo clorofila. Águas marrons escuras que drenam florestas ricas em tanino e pântanos transformam as águas azuis em um marrom cor de chá por causa de como a luz interage com certos compostos de carbono orgânico dissolvidos.

Imagens de satélites orbitando a Terra, incluindo Landsat, detecte essas variações de cores ao tirar imagens da Terra a cada 16 dias.

"Esses satélites mudaram fundamentalmente a forma como entendemos as mudanças de longo prazo na agricultura, florestas, incêndios, e outras mudanças na cobertura da terra, "explicou Ross." No entanto, tem havido menos uso do arquivo Landsat para compreender as mudanças na qualidade da água no interior. "

Um desafio de usar imagens Landsat para avaliar a qualidade da água é a falta de um conjunto de dados centralizado que emparelhe as imagens de satélite com observações no solo. Essas correspondências - por exemplo, quando os satélites tiram uma foto no mesmo dia em que alguém tira uma amostra de algas - pode ser usado para construir algoritmos que usam apenas imagens para prever a qualidade da água do espaço.

Menos de 1, 000 tais confrontos, principalmente construído para estudos individuais, atualmente existe, diminuindo a capacidade dos pesquisadores de construir, teste, e aplicar modelos em grande escala para prever a qualidade da água para cada imagem sem nuvem no arquivo Landsat.

Uma 'sinfonia de dados'

Os pesquisadores da CSU construíram um novo conjunto de dados de mais de 600, 000 comparações entre medições de campo de qualidade da água e imagens Landsat, criando o que Ross chama de "sinfonia de dados".

Os dados de qualidade da água vieram de duas fontes públicas:o Portal da Qualidade da Água, uma câmara de compensação de dados federal de mais de 400 estados diferentes, local, e agências federais; e LAGOS-NE, um conjunto de dados de ciência aberta de medições da qualidade da água do lago para o nordeste dos Estados Unidos. Combinado, esses conjuntos de dados fornecem mais de 6 milhões de observações da qualidade da água.

Usando software de código aberto e Google Earth Engine, os autores mesclaram os dados de qualidade da água com o arquivo Landsat de 1984-2019. Ambos os conjuntos de dados brutos e o conjunto de dados matchup mesclado, que eles chamam de AquaSat, agora estão disponíveis junto com o código subjacente para que futuros usuários possam atualizar, mudança, e melhorá-lo.

Os autores esperam que este conjunto de dados desbloqueie novas aplicações poderosas no sensoriamento remoto da qualidade da água.

"Esperamos que essas ferramentas ajudem a construir estimativas de qualidade da água em escala nacional para grandes rios e lagos, " said Ross. "These data would dramatically improve our understanding of water quality change at the macro-scale and allow the remote sensing community to compare methods and collectively improve our approach."

No futuro, Ross's team expects to go beyond the U.S. to employ these same methods to improve water quality monitoring in other places with little or no field observations.