Retrieval and mapping of chlorophyll-a concentration from Sentinel-2 images in an urban river in the semiarid region of Brazil

  • Alessandro Rhadamek Alves Pereira Departamento de Transportes. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
  • João Batista Lopes Departamento de Zootecnia. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
  • Giovana Mira de Espindola Departamento de Transportes. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
  • Carlos Ernando da Silva Departamento de Recursos Hídricos, Geotecnia e Saneamento Ambiental. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
Keywords: Poti river, remote sensing, water quality

Abstract

 

Recently, the Poti river mouth region has experienced environmental impacts that resulted in a change of landscape in its dry season, highlighting the eutrophication and proliferation of phytoplankton, algae, cyanobacteria and aquatic plants. Considering the aspects related to water-quality monitoring in the semiarid region of Brazil from remote sensing, this study aimed to evaluate the performance of Sentinel-2A satellite data in the retrieval of chlorophyll-a concentration in Poti River in Teresina, Piaui, Brazil. The chlorophyll-a concentration retrieval and mapping methodology involved the study of the water surface reflectance in Sentinel-2A images and their correlation with the chlorophyll-a data collected in situ during the years 2016 and 2017. The results generated by the Chl-1, Ha et al. (2017), Chl-2, Page et al. (2018), and Chl-3, Kuhn et al. (2019) equations show the need for calibrating the algorithms used for the Poti River water components. However, the empirical algorithm Chl-2 shows a correlation has been established to identify the spatiotemporal variation of chlorophyll-a concentration along the Poti River broadly and not punctually. The spatial distribution of this pigment in maps derived from Sentinel-2A is consistent with the pattern of occurrence determined by the in situ data. Therefore, the MSI sensor proved to be a tool suitable for the retrieval and monitoring of chlorophyll-a concentration along the Poti River.


Author Biographies

Alessandro Rhadamek Alves Pereira, Departamento de Transportes. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
    
João Batista Lopes, Departamento de Zootecnia. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
   
Giovana Mira de Espindola, Departamento de Transportes. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
   
Carlos Ernando da Silva, Departamento de Recursos Hídricos, Geotecnia e Saneamento Ambiental. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Universidade Federal do Piauí (UFPI), Campus Universitário Ministro Petrônio Portella, S/N, CEP: 64049-550, Teresina, PI, Brazil.
  
Published
08/04/2020
Section
Papers