Summary: | Neste estudo, foram utilizados dados de reflectância de sensoriamento remoto, Rrs(λ), medidos in situ durante 14 cruzeiros oceanográficos, incluindo dados coletados pelo Grupo de Oceanografia de Altas Latitudes (GOAL, FURG) e provenientes da base de dados da NASA SeaWIFS Bio-Optical Archive and Storage System (SeaBASS), e medidas concomitantes de concentração de clorofila-a, CHL, nas adjacências do Estreito de Bransfield nos verões austrais entre 2002 e 2010. O objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho de algoritmos bio-ópticos para estimar a CHL nessa região através de dados de Rrs(λ) do sensor satelital MODIS/Aqua e testar a hipótese de que o método NIR-SWIR para detecção de águas túrbidas e correção atmosférica é mais satisfatório na área de estudo. Importante subestimativa da CHL foi observada através da aplicação dos algoritmos empíricos OC2M-547 e OC3M-547 e semi-analítico GSM01, mesmo quando a comparação considerou a CHL in situ fornecida por método de cromatografia líquida de alta resolução , High Performance Liquid Cromatography, HPLC. Nossos resultados contrastam com trabalhos anteriores que sugeriram que estimativas de CHL por satélite seriam satisfatórias na região Antártica quando comparadas com a CHL in situ derivada por HPLC. Dos algoritmos bio-ópticos globais aqui estudados, o semi-analítico GSM01 apresentou melhor desempenho. Porém ainda é necessário um ajuste regional devido às características ópticas do fitoplâncton da região serem distintas em comparação as demais regiões do globo. Os algoritmos empíricos que utilizam a razão da Rrs(ʎ) entre duas e três bandas do sensor MODIS/Aqua foram ajustados regionalmente e validados, e indicaram melhor desempenho em estimar CHL na região em comparação aos modelos globais, particularmente o modelo regional de 3 bandas OC3M-547/FURG-SO. A aplicação do método de correção atmosférica NIR-SWIR para detecção de águas túrbidas apresentou um incremento na CHL estimada por satélite de 0,75 e 2,5 mg m-3 quando comparada à aplicação do método padrão NIR, e ...
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