Novo método de rastreamento de corpos d’água melhora a segurança contra eventos extremos
Fluxograma para mapeamento de SW usando a série temporal NDWFI. Crédito:Jornal de Sensoriamento Remoto (2024). DOI:10.34133/remotesensing.0117 As águas superficiais (RS) são cruciais para a vida, os ecossistemas e as atividades humanas, desempenhando muitas funções, desde a regulação climática até ao apoio à biodiversidade e à agricultura. É altamente dinâmico, influenciado pelas mudanças climáticas, alterações no uso do solo e intervenções humanas, como a construção de barragens, tornando o seu monitoramento essencial para uma gestão e conservação eficazes.
Os métodos tradicionais de detecção de água enfrentam limitações, muitas vezes faltando corpos pequenos ou sazonais. Os avanços na detecção remota oferecem novas técnicas para mapeamento detalhado da água em grande escala, enfatizando a necessidade de alta resolução espacial e temporal para capturar a dinâmica complexa dos SW e apoiar os esforços de gestão sustentável.
Pesquisadores da Universidade Sun Yat-Sen desenvolveram o Índice de Fração de Água por Diferença Normalizada (NDWFI) usando Landsat e Análise de Mistura Espectral no Google Earth Engine, um salto na hidrologia. Este método melhora o rastreamento de corpos d’água, melhorando a segurança hídrica contra eventos extremos.
O artigo, publicado no Journal of Remote Sensing em 21 de fevereiro de 2024, significa progresso na gestão da água, integrando sensoriamento remoto e ciência ambiental.
Neste estudo, os pesquisadores desenvolveram o NDWFI utilizando imagens Landsat e Análise de Mistura Espectral (SMA) dentro da estrutura do Google Earth Engine. A técnica foi meticulosamente testada em terrenos variados, exibindo uma notável taxa de precisão de 98,2% na identificação de corpos d'água, uma melhoria significativa em relação aos métodos tradicionais de detecção de água.
O uso de mais de 11.000 imagens Landsat facilitou a criação de mapas detalhados de águas superficiais para a província de Jiangsu, na China, mostrando a capacidade do NDWFI de discernir até mesmo as menores e mais transitórias características hídricas. A maior precisão deste método na captura das complexidades da dinâmica dos corpos d'água marca um avanço crucial no campo do monitoramento hidrológico, estabelecendo um novo padrão para a gestão de recursos hídricos e esforços de conservação em todo o mundo.
O professor Qian Shi, principal autor do estudo, afirmou:"Nossa abordagem usando NDWFI melhora significativamente a precisão da detecção de água, especialmente para corpos d'água pequenos e transitórios, que são frequentemente ignorados pelos métodos tradicionais. Este avanço abre novos caminhos para hidrologia abrangente estudos e estratégias de gestão da água."
O método NDWFI apresenta um avanço significativo no monitoramento ambiental, oferecendo uma compreensão mais precisa e detalhada da dinâmica dos SW. Esta metodologia aumenta a segurança hídrica, apoia o desenvolvimento sustentável e ajuda na adaptação às alterações climáticas, fornecendo dados fiáveis para a gestão dos recursos hídricos e para a elaboração de políticas.
