Definição de regiões para caracterização e monitoramento da Represa de Várzea das Flores, Minas Gerais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.02.p787-813

Palavras-chave:

K-Medoids, SKATER, agrupamento, Várzea das Flores, turbidez

Resumo

Este estudo teve como objetivo regionalizar a represa de Várzea das Flores, em Minas Gerais, por meio de sensoriamento remoto e métodos estatísticos de análise de dados geoespaciais, de 2017 a 2024. Inaugurada em 1972 para atender à crescente demanda hídrica da Região Metropolitana de Belo Horizonte, a represa enfrenta problemas de qualidade da água, associados à ocupação e ao uso do solo em sua bacia hidrográfica. Para isso, foram aplicadas as técnicas de regionalização SKATER e K-Medoids para agrupar o espelho d’água em zonas homogêneas. A análise baseou-se em dados de batimetria, turbidez e temperatura de superfície da água. A temperatura de superfície foi obtida a partir das bandas no infravermelho termal dos sensores a bordo dos satélites da série Landsat. A batimetria foi obtida do banco de dados Global lakes bathymetry dataset (GLOBathy) e a turbidez foi estimada por meio de modelos semianalíticos, combinando imagens do satélite Sentinel-2 e amostras de campo. O método K-Medoids apresentou maior eficiência para o agrupamento de zonas homogêneas, sendo selecionado o número de três grupos, fundamentado nos critérios do método Elbow e do índice Silhouette Score. A análise multivariada de variância indicou diferenças sazonais significativas entre as zonas. Esses resultados contribuem para subsidiar ações de gestão e conservação da represa.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Vinícius Lima Guimarães, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Mestrando do Programa de Pós-graduação em Sensoriamento Remoto (PGSER), Coordenação de Ensino, Pesquisa e Extensão (COEPE), Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Av. dos Astronautas, 1758, CEP 12227-010, São José dos Campos, São Paulo

Antonio Miguel Vieira Monteiro, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Antônio Miguel Vieira Monteiro é graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Espiríto Santo -UFES, turma de 1984, e tem seu Mestrado em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE, e seu Doutorado em Engenharia Eletrônica e Controle/Ciência da Computação (Electronic Engineering and Control/Computer Science - EECS), obtido no Centro de Ciências Espacias (Space Science Centre) da Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas ( School of Engineering and Applied Sciences ) da University de Sussex (The University of Sussex at Brighton) em outubro de 1993. Trabalha desde Abril de 1985 no INPE, na Divisão de Processamento de Imagens - DPI, em atividades de pesquisa e desenvolvimento nas áreas de Geoprocessamento, Sensoriamento Remoto, Geotecnologias em Estudos Urbanos, Bancos de Dados Geográficos e Engenharia de Sistemas Computacionais. Foi Chefe da Divisão de Processamento de Imagens do INPE (1999-2006). Foi Gerente de Desenvolvimento do SPRING (1998-2000), que compõem o principal projeto tecnológico nacional de desenvolvimento de sistemas de Processamento de Imagens e Tratamento de Informações Geográficas, e que conta com mais de 78.000 usuários no Brasil e no Exterior.

Foi Pesquisador Visitante do Laboratório de Aplicações Computacionais (LAC) do Departamento de Engenharia Elétrica(DEE) da Universidade Federal do Ceará (UFC) [ Hoje LESC - Laboratório de Engenharia de Sistemas de Computação ] onde trabalhou como Gerente do Segmento Software Operativo do Subsistema Computador de Bordo - do projeto SACI - Satélite de Aplicações Científicas, o primeiro microsatélite brasileiro, uma colaboração INPE/UFC, em um projeto da AEB - Agência Espacial Brasileira (1995-1996). Neste mesmo período prestou assessoria técnica a FUNCEME - Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos na área de Geoprocessamento em aplicações Ambientais. No período de Abril de 1991 a outubro de 1993, concomitantemente ao desenvolvimento de seu doutorado foi desiganado o Engenheiro Responsável, representante do SSC - Centro de Ciências Espaciais (Space Science Centre) em Sussex no Time de Engenharia da Missão MARTE 94/96 (EEC-ELISMA Engineering Team - Projeto MARS 94/96 - ELISMA DWP - Etude Locale de l\'Ionosphère Supérieure de Mars - Digital Wave Processor ).

Na área acadêmica têm trabalhos nas áreas de ciência e engenharia da geoinformação e na área de sistemas críticos embarcados, em particular em aplicações espaciais e sistemas de coleta de dados, em colaboração direta com Heleno Castro do LESC. Já produziu 1 livro organizado com os parceiros e amigos, Gilberto Câmara, Marília Carvalho e Suzana Druck e editado pela EMBRAPA Cerrados, Análise Espacial de Dados Geográficos , 1 livro (on-line) Introdução a Ciência da Geoinformação , 22 artigos em periódicos e 52 em em congressos científicos nacionais e internacionais. Orientou 13 dissertações de mestrado, nos programas de Computação Aplicada e Sensoriamento Remoto do INPE e na Engenharia Elétrica da UFC, e 5 Teses de Doutorado no INPE e 1 em co-orientação na Geografia da USP. Foi professor visitante no mestrado em Engenharia Elétria da UFC e do Mestrado Institucional em Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável da UFC. Atualmente, orienta 9 alunos em Doutoramento e 1 Mestrando e leciona 2 cursos na pós-graduação do INPE (Introdução ao Geoprocessamento e Análise Espacial) e a disciplina Geoprocessamento e Saúde: Problemas, Métodos e Aplicações em conjunto com o Dr. Carlos Roberto Veiga Kiffer, do Instituto Fleury de Ensino e Pesquisa, dentro do programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva no Instituto de Infectologia Emílio Ribas.

É consultor ad-hoc da FAPESP e CAPES. Juntamente com Gilberto Câmara e Aldaíza Sposati, coordenou o projeto FAPESP na área de políticas públicas. (Território e Desigualdades: Em Busca de uma Topografia Social das Cidades). Coordena a Rede SAUDAVEL, originária do Projeto SAUDAVEL - Sistema de Apoio Unificado para Detecção e Acompanhamento em Vigilância EpidemioLógica, que avalia os uso das Tecnologias da Informação Espacial no apoio ao Controle de Endemias. Miguel tem se dedicado a trabalhar com a construção de indicadores geográficamente sensíveis e a discutir o uso de geotecnologias e os métodos da análise espacial nos estudos de problemas urbanos e de saúde pública. Tem estudado as questões envolvidas na construção de medidas territoriais de desigualdades sociais e nos estudos de segregação socioespacial no espaço urbano. Atualmente é Gerente do Projeto TerraLib e Coordenador do Programa Institucional Espaço e Sociedade do INPE.

Miguel é também sub-coordenador do GT- População , Espaço e Ambiente da ABEP - Associação Brasileira de Estudos Populacionais, membro do CTC-Conselho Técnico-Científico do INPE e do CAE - Comitê Assessor Externo da Embrapa Informática Agropecuária (CNPTIA).

Eduardo Celso Gerbi Camargo, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade do Vale do Paraíba (1984), Mestrado (1997) e Doutorado (2007) em Sensoriamento Remoto / Geoprocessamento pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. Atualmente é Tecnologista Senior III do INPE. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistema de Informação Geográfica.

Milton Kampel, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Milton Kampel possui Graduação em Oceanografia pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ (1988), Mestradoem Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) (1993), Doutorado em Oceanografia (Oceanografia Biológica) pela Universidade de São Paulo - Instituto Oceanográfico - IOUSP (2003) e Pós-Doutorado no Bedford Institute of Oceanography, Canadá (2005). Atualmente é Pesquisador Titular do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, atuando na Coordenação-Geral de Observação da Terra (OBT). Foi Chefe da Divisão de Sensoriamento Remoto entre setembro de 2008 e novembro de 2013. Desenvolve aplicações de sensoriamento remoto, telemetria de dados por satélites e geotecnologias em Oceanografia e Meio-Ambiente, principalmente nos seguintes temas: Cor do oceano, Produtividade primária, Análise de variabilidade da biomassa fitoplanctônica, Monitoramento de ecossistemas marinhos, Análise de campos superficias de temperatura da superfície do mar, Gerenciamento Costeiro, Mapeamento de manguezais e recifes de coral, entre outros.

Referências

Abdelmalik, K.W., 2018. Role of statistical remote sensing for Inland water quality parameters prediction. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science [online] 21. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.12.002. Acesso: 11 dez. 2025.

Adjovu, G.E., Stephen, H., James, D., Ahmad, S., 2023. Measurement of Total Dissolved Solids and Total Suspended Solids in Water Systems: A Review of the Issues, Conventional, and Remote Sensing Techniques. Remote Sensing [online] 15. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs15143534. Acesso: 11 dez. 2025.

Ahmed, M., Dars, G.H., Ahmed, S., Krakauer, N.Y., 2023. Analyzing drought trends over Sindh Province, Pakistan. Natural Hazards [online] 119. Disponível: https://doi.org/10.1007/s11069-023-06082-y. Acesso: 11 dez. 2025.

Amadori, M., Bresciani, M., Giardino, C., Dijkstra, H.A., 2024. Slow response of surface water temperature to fast atmospheric variability reveals mixing heterogeneity in a deep lake. Scientific Reports [online] 14. Disponível: https://doi.org/10.1038/s41598-024-58547-0. Acesso: 11 dez. 2025.

Armijos, E., Crave, A., Espinoza, J.C., Filizola, N., Espinoza-Villar, R., Ayes, I., Fonseca, P., Fraizy, P., Gutierrez, O., Vauchel, P., Camenen, B., Martiınez, J.M., dos Santos, A., Santini, W., Cochonneau, G., Guyot, J.L., 2020. Rainfall control on Amazon sediment flux: Synthesis from 20 years of monitoring. Environmental Research Communications [online] 2. Disponível: https://doi.org/10.1088/2515-7620/ab9003. Acesso: 11 dez. 2025.

Assunção, R.M., Neves, M.C., Câmara, G., da Costa Freitas, C., 2006. Efficient regionalization techniques for socio-economic geographical units using minimum spanning trees. International Journal of Geographical Information Science [online] 20. Disponível: https://doi.org/10.1080/13658810600665111. Acesso: 11 dez. 2025.

Ateş, C., Kaymaz, Ö., Kale, H.E., Tekindal, M.A., 2019. Comparison of Test Statistics of Nonnormal and Unbalanced Samples for Multivariate Analysis of Variance in terms of Type-I Error Rates. Computational and Mathematical Methods in Medicine [online] 2019. Disponível: https://doi.org/10.1155/2019/2173638. Acesso: 11 dez. 2025.

Attiah, G., Kheyrollah Pour, H., Scott, K.A., 2023. Lake surface temperature retrieved from Landsat satellite series (1984 to 2021) for the North Slave Region. Earth System Science Data [online] 15. Disponível: https://doi.org/10.5194/essd-15-1329-2023. Acesso: 11 dez. 2025.

Aydin, O., Janikas, M.v., Assunção, R.M., Lee, T.H., 2021. A quantitative comparison of regionalization methods. International Journal of Geographical Information Science [online] 35. Disponível: https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1905819. Acesso: 11 dez. 2025.

Cartwright, P.J., Fearns, P.R.C.S., Branson, P., Cutler, M.V.W., O’leary, M., Browne, N.K., Lowe, R.J., 2021. Identifying Metocean Drivers of Turbidity Using 18 Years of MODIS Satellite Data: Implications for Marine Ecosystems under Climate Change. Remote Sensing [online] 13. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs13183616. Acesso: 11 dez. 2025.

Carvalho, B.C., Figueira, R.M.A., De Medeiros Fortunato, H.F., 2023. Spatio-temporal water quality variability and regionalization of tropical reservoirs based on Landsat imagery. Journal of Applied Remote Sensing [online] 17. Disponível: https://doi.org/10.1117/1.jrs.17.014512. Acesso: 11 dez. 2025.

Cerutti, J.M.B., Holzman, R., Kiflawi, M., Fine, M., 2025. Regionalisation of Red Sea coral reefs based on remotely sensed environmental data identifies two distinct regions that align with large-scale climatic forcings. Coral Reefs [online]. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00338-025-02668-z. Acesso: 11 dez. 2025.

Chawla, I., Karthikeyan, L., Mishra, A.K., 2020. A review of remote sensing applications for water security: Quantity, quality, and extremes. Journal of Hydrology [online] 585. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124826. Acesso: 11 dez. 2025.

Cisty, M., Soldanova, V., Cyprich, F., Holubova, K., Simor, V., 2021. Suspended sediment modelling with hydrological and climate input data. Journal of Hydroinformatics [online] 23. Disponível: https://doi.org/10.2166/hydro.2020.116. Acesso: 11 dez. 2025.

Coccia, C., Pintado, E., Paredes, Á.L., Aragonés, D., O’Ryan, D.C., Green, A.J., Bustamante, J., Díaz-Delgado, R., 2024. Modelling Water Depth, Turbidity and Chlorophyll Using Airborne Hyperspectral Remote Sensing in a Restored Pond Complex of Doñana National Park (Spain). Remote Sensing [online] 16. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs16162996. Acesso: 11 dez. 2025.

COPAM. Conselho Estadual de Política Ambiental, 1995. Deliberação Normativa COPAM nº 14, de 28 de dezembro de 1995: Dispõe sobre o enquadramento das águas do Rio Paraopeba. Belo Horizonte.

COPAM/CERH-MG. Conselho Estadual de Política Ambiental e Conselho Estadual de Recursos Hídricos de Minas Gerais, 2022. Deliberação Normativa Conjunta COPAM-CERH/MG nº 8, de 21 de novembro de 2022: Classificação dos corpos de água e diretrizes ambientais para seu enquadramento, condições e padrões de lançamento de efluentes. Belo Horizonte.

Dogliotti, A.I., Ruddick, K.G., Nechad, B., Doxaran, D., Knaeps, E., 2015. A single algorithm to retrieve turbidity from remotely-sensed data in all coastal and estuarine waters. Remote Sensing of Environment [online] 156. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.09.020. Acesso: 11 dez. 2025.

Dokulil, M.T., de Eyto, E., Maberly, S.C., May, L., Weyhenmeyer, G.A., Woolway, R.I., 2021. Increasing maximum lake surface temperature under climate change. Climatic Change [online] 165. Disponível: https://doi.org/10.1007/s10584-021-03085-1. Acesso: 11 dez. 2025.

Dutkiewicz, S., Hickman, A.E., Jahn, O., Gregg, W.W., Mouw, C.B., Follows, M.J., 2015. Capturing optically important constituents and properties in a marine biogeochemical and ecosystem model. Biogeosciences [online] 12. Disponível: https://doi.org/10.5194/bg-12-4447-2015. Acesso: 11 dez. 2025.

Entezami, A., Sarmadi, H., Saeedi Razavi, B., 2020. An innovative hybrid strategy for structural health monitoring by modal flexibility and clustering methods. Journal of Civil Structural Health Monitoring [online] 10. Disponível: https://doi.org/10.1007/s13349-020-00421-4. Acesso: 11 dez. 2025.

EPA. U.S. Environmental Protection Agency, 1993. Method 180.1: Determination of turbidity by nephelometry (Revision 2.0). Washington, D.C.

Evans, C., Gehrmann, R., Greene, C., Blenis, S., MacKinnon, R., Newport, J., Vela, S., Smith, M., Sadeghi, Z., Matwin, S., Whidden, C., 2025. Monitoring harmful algae blooms in Darlings Lake, New Brunswick, using K-means clustering of multi-spectral imagery. Frontiers in Remote Sensing [online] 6. Disponível: https://doi.org/10.3389/frsen.2025.1633491. Acesso: 11 dez. 2025.

Foga, S., Scaramuzza, P.L., Guo, S., Zhu, Z., Dilley, R.D., Beckmann, T., Schmidt, G.L., Dwyer, J.L., Joseph Hughes, M., Laue, B., 2017. Cloud detection algorithm comparison and validation for operational Landsat data products. Remote Sensing of Environment [online] 194. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.026. Acesso: 11 dez. 2025.

Gao, J., 2009. Bathymetric mapping by means of remote sensing: Methods, accuracy and limitations. Progress in Physical Geography [online] 33. Disponível: https://doi.org/10.1177/0309133309105657. Acesso: 11 dez. 2025.

Gascon, F., Bouzinac, C., Thépaut, O., Jung, M., Francesconi, B., Louis, J., Lonjou, V., Lafrance, B., Massera, S., Gaudel-Vacaresse, A., Languille, F., Alhammoud, B., Viallefont, F., Pflug, B., Bieniarz, J., Clerc, S., Pessiot, L., Trémas, T., Cadau, E., Fernandez, V., 2017. Copernicus Sentinel-2A calibration and products validation status. Remote Sensing [online] 9. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs9060584. Acesso: 11 dez. 2025.

Herrera Carmona, J.C., Selvaraj, J.J., Giraldo, A., 2022. Dynamic regionalization of the Panama Bight, Eastern Tropical Pacific, using remote sensing data. International Journal of Remote Sensing [online] 43. Disponível: https://doi.org/10.1080/01431161.2022.2063040. Acesso: 11 dez. 2025.

Huang, F.L., 2020. MANOVA: A Procedure Whose Time Has Passed? Gifted Child Quarterly [online] 64. Disponível: https://doi.org/10.1177/0016986219887200. Acesso: 11 dez. 2025.

ISO. International Organization for Standardization, 2016. ISO 7027-1:2016 - Water quality — Determination of turbidity — Part 1: Quantitative methods. Genebra.

IOCCG. International Ocean-Colour Coordinating Group, 2020. Synergy between ocean colour and biogeochemical/ecosystem models (S. Dutkiewicz, Ed.). Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group, No. 19. Dartmouth.

Ishak, S.I., Sitanggang, I.S., Widodo, T., 2024. Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms for Clustering of Potential Flood-Prone Areas in Bengkulu Province. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science [online] 1359. Disponível: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1359/1/012017. Acesso: 11 dez. 2025.

Kaufman, L., Rousseeuw, P. J, 1990. Partitioning Around Medoids (Program PAM). Wiley Series in Probability and Statistics, 68–125. Disponível: https://doi.org/10.1002/9780470316801.ch2. Acesso: 11 dez. 2025.

Kavanaugh, M.T., Oliver, M.J., Chavez, F.P., Letelier, R.M., Muller-Karger, F.E., Doney, S.C., 2016. Seascapes as a new vernacular for pelagic ocean monitoring, management and conservation. ICES Journal of Marine Science [online] 73. Disponível: https://doi.org/10.1093/icesjms/fsw086. Acesso: 11 dez. 2025.

Khazaei, B., Read, L.K., Casali, M., Sampson, K.M., Yates, D.N., 2022. GLOBathy, the global lakes bathymetry dataset. Scientific Data [online] 9. Disponível: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01132-9. Acesso: 11 dez. 2025.

Kim, T., Lee, H.D., Yang, S.H., Lee, G.H., Shin, J., Cha, Y.K., 2025. Long-term spatiotemporal variability and regime classification of Chlorophyll-a concentrations in Lake Erie using satellite products. Harmful Algae [online] 148. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.hal.2025.102896. Acesso: 11 dez. 2025.

Krug, L.A., Platt, T., Sathyendranath, S., Barbosa, A.B., 2017. Ocean surface partitioning strategies using ocean colour remote Sensing: A review. Progress in Oceanography [online] 155. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.pocean.2017.05.013. Acesso: 11 dez. 2025.

Kuhn, C., de Matos Valerio, A., Ward, N., Loken, L., Sawakuchi, H.O., Kampel, M., Richey, J., Stadler, P., Crawford, J., Striegl, R., Vermote, E., Pahlevan, N., Butman, D., 2019. Performance of Landsat-8 and Sentinel-2 surface reflectance products for river remote sensing retrievals of chlorophyll-a and turbidity. Remote Sensing of Environment [online] 224. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.01.023. Acesso: 11 dez. 2025.

Li, Z.L., Wu, H., Duan, S.B., Zhao, W., Ren, H., Liu, X., Leng, P., Tang, R., Ye, X., Zhu, J., Sun, Y., Si, M., Liu, M., Li, J., Zhang, X., Shang, G., Tang, B.H., Yan, G., Zhou, C., 2023. Satellite Remote Sensing of Global Land Surface Temperature: Definition, Methods, Products, and Applications. Reviews of Geophysics [online] 61. Disponível: https://doi.org/10.1029/2022RG000777. Acesso: 11 dez. 2025.

Liu, K., Song, C., 2022. Modeling lake bathymetry and water storage from DEM data constrained by limited underwater surveys. Journal of Hydrology [online] 604. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127260. Acesso: 11 dez. 2025.

Magalhães Junior, A.P., Cota, G.E.M., Lemos, R.S., 2016. CONTRADIÇÕES E DESAFIOS PARA A PROTEÇÃO DE MANANCIAIS HÍDRICOS EM MINAS GERAIS - OS CASOS DAS ÁREAS DE PROTEÇÃO ESPECIAL DE VARGEM DAS FLORES E SERRA AZUL - REGIÃO METROPOLITANA DE BELO HORIZONTE. Caminhos De Geografia [online] 17. Disponível: https://doi.org/10.14393/RCG176007. Acesso: 11 dez. 2025.

Main-Knorn, M., Pflug, B., Louis, J., Debaecker, V., Müller-Wilm, U., Gascon, F., 2017. Sen2Cor for Sentinel-2. In Proceedings of SPIE 10427, Image and Signal Processing for Remote Sensing XXIII, 1042704. Disponível: https://doi.org/10.1117/12.2278218. Acesso: 11 dez. 2025.

Martins, V.S., Barbosa, C.C.F., de Carvalho, L.A.S., Jorge, D.S.F., Lobo, F.L., de Moraes Novo, E.M.L., 2017. Assessment of Atmospheric Correction Methods for Sentinel-2 MSI Images Applied to Amazon Floodplain Lakes. Remote Sensing [online] 9. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs9040322. Acesso: 11 dez. 2025.

Martinsen, K.T., Sand-Jensen, K., Selvan, R., 2023. Predicting lake bathymetry from the topography of the surrounding terrain using deep learning. Limnology and Oceanography: Methods [online] 21. Disponível: https://doi.org/10.1002/lom3.10573. Acesso: 11 dez. 2025.

Matsui, K., Kageyama, Y., 2022. Water pollution evaluation through fuzzy c-means clustering and neural networks using ALOS AVNIR-2 data and water depth of Lake Hosenko, Japan. Ecological Informatics [online] 70. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2022.101761. Acesso: 11 dez. 2025.

Mélin, F., Vantrepotte, V., 2015. How optically diverse is the coastal ocean? Remote Sensing of Environment [online] 160. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.01.023. Acesso: 11 dez. 2025.

Meng, H., Zhang, J., Zheng, Z., Song, Y., Lai, Y., 2024. Classification of inland lake water quality levels based on Sentinel-2 images using convolutional neural networks and spatiotemporal variation and driving factors of algal bloom. Ecological Informatics [online] 80. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102549. Acesso: 11 dez. 2025.

Moreno, F.M., Tannuri, E.A., Cozman, F.G., 2023. Automatic Clustering of Metocean Conditions on the Brazilian Coast. Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering [online] 145. Disponível: https://doi.org/10.1115/1.4056618. Acesso: 11 dez. 2025.

Nechad, B., Ruddick, K.G., Neukermans, G., 2009. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of turbidity in coastal waters. Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, and Large Water Regions 2009 [online] 7473. Disponível: https://doi.org/10.1117/12.830700. Acesso: 11 dez. 2025.

Nechad, B., Ruddick, K.G., Park, Y., 2010. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of total suspended matter in turbid waters. Remote Sensing of Environment [online] 114. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.11.022. Acesso: 11 dez. 2025.

Nguyen, V.S., Loisel, H., Vantrepotte, V., Mériaux, X., Tran, D.L., 2024. An Empirical Algorithm for Estimating the Absorption of Colored Dissolved Organic Matter from Sentinel-2 (MSI) and Landsat-8 (OLI) Observations of Coastal Waters. Remote Sensing [online] 16. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs16214061. Acesso: 11 dez. 2025.

Nitish, K., Indu, J., 2025. Evaluating interdependencies of lake water surface temperature and clarity. Science of the Total Environment [online] 966. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.178695. Acesso: 11 dez. 2025.

Novianta, M.A., Syafrudin, Warsito, B., Rachmawati, S., 2025. Mapping of river water quality through spatial K’luster analysis by tree edge removal. Ecological Engineering and Environmental Technology [online] 26. Disponível: https://doi.org/10.12912/27197050/195296. Acesso: 11 dez. 2025.

O’Brien, R.G., Kaiser, M.K., 1985. MANOVA method for analyzing repeated measures designs: An extensive primer. Psychological Bulletin [online] 97. Disponível: https://doi.org/10.1037/0033-2909.97.2.316. Acesso: 11 dez. 2025.

O’Donnell, M.S., Edmunds, D.R., Aldridge, C.L., Heinrichs, J.A., Coates, P.S., Prochazka, B.G., Hanser, S.E., 2019. Designing multi-scale hierarchical monitoring frameworks for wildlife to support management: a sage-grouse case study. Ecosphere [online] 10. Disponível: https://doi.org/10.1002/ecs2.2872. Acesso: 11 dez. 2025.

Powers, S.M., Barnard, M.A., Macleod, M.S., Miller, L.A., Wagner, N.D., 2023. Spatially Intensive Patterns of Water Clarity in Reservoirs Determined Rapidly With Sensor-Equipped Boats and Satellites. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences [online] 128. Disponível: https://doi.org/10.1029/2023JG007650. Acesso: 11 dez. 2025.

Reygondeau, G., Guidi, L., Beaugrand, G., Henson, S.A., Koubbi, P., MacKenzie, B.R., Sutton, T.T., Fioroni, M., Maury, O., 2018. Global biogeochemical provinces of the mesopelagic zone. Journal of Biogeography [online] 45. Disponível: https://doi.org/10.1111/jbi.13149. Acesso: 11 dez. 2025.

Rosso, I., Mazloff, M.R., Talley, L.D., Purkey, S.G., Freeman, N.M., Maze, G., 2020. Water Mass and Biogeochemical Variability in the Kerguelen Sector of the Southern Ocean: A Machine Learning Approach for a Mixing Hot Spot. Journal of Geophysical Research: Oceans [online] 125. Disponível: https://doi.org/10.1029/2019JC015877. Acesso: 11 dez. 2025.

Rousseeuw, P.J., 1987. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics [online] 20. Disponível: https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)90125-7. Acesso: 11 dez. 2025.

Santos, A.L.V., Caldeira, A.B., Junior, I.S., 2018. Recolhimento de Esgoto na Área de Proteção Ambiental Vargem das Flores/MG. Revista Do Departamento De Geografia [online] 35. Disponível: https://doi.org/10.11606/rdg.v35i0.140604. Acesso: 11 dez. 2025.

Santos, R., Gonçalves, G., 2023. REGIONALIZAÇÃO DA TRANSIÇÃO DE FECUNDIDADE NO BRASIL EM 1991, 2000 e 2010. Revista De Geografia - PPGEO - UFJF [online] 13. Disponível: https://doi.org/10.34019/2236-837x.2023.v13.39497. Acesso: 11 dez. 2025.

Santos, S. P., 2012. Morfometria, compartimentação e hidrodinâmica de um reservatório periurbano tropical: Prognósticos sobre o tempo de vida útil do Reservatório de Vargem das Flores, Minas Gerais – Brasil [Dissertação de mestrado, Universidade Federal de Minas Gerais]. Repositório Institucional da UFMG. Disponível: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-92YPGV. Acesso: 11 dez. 2025.

Sent, G., Biguino, B., Favareto, L., Cruz, J., Sá, C., Dogliotti, A.I., Palma, C., Brotas, V., Brito, A.C., 2021. Deriving Water Quality Parameters Using Sentinel-2 Imagery: A Case Study in the Sado Estuary, Portugal. Remote Sensing [online] 13. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs13051043. Acesso: 11 dez. 2025.

Spyrakos, E., O’Donnell, R., Hunter, P.D., Miller, C., Scott, M., Simis, S.G.H., Neil, C., Barbosa, C.C.F., Binding, C.E., Bradt, S., Bresciani, M., Dall’Olmo, G., Giardino, C., Gitelson, A.A., Kutser, T., Li, L., Matsushita, B., Martinez-Vicente, V., Matthews, M.W., Tyler, A.N., 2018. Optical types of inland and coastal waters. Limnology and Oceanography [online] 63. Disponível: https://doi.org/10.1002/lno.10674. Acesso: 11 dez. 2025.

Ståhle, L., Wold, S., 1990. Multivariate analysis of variance (MANOVA). Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems [online] 9. Disponível: https://doi.org/10.1016/0169-7439(90)80094-m. Acesso: 11 dez. 2025.

Taylor, C.A., Rising, J., 2021. Tipping point dynamics in global land use. Environmental Research Letters [online] 16. Disponível: https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac3c6d. Acesso: 11 dez. 2025.

Thorndike, R.L., 1953. Who belongs in the family? Psychometrika [online] 18. Disponível: https://doi.org/10.1007/bf02289263. Acesso: 11 dez. 2025.

Torres-Bejarano, F., Arteaga-Hernández, F., Rodríguez-Ibarra, D., Mejía-Ávila, D., González-Márquez, L.C., 2021. Water quality assessment in a wetland complex using Sentinel 2 satellite images. International Journal of Environmental Science and Technology [online] 18. Disponível: https://doi.org/10.1007/s13762-020-02988-3. Acesso: 11 dez. 2025.

Tran, T.K., Duforêt-Gaurier, L., Vantrepotte, V., Ferreira Jorge, D.S., Mériaux, X., Cauvin, A., d’Andon, F., Loisel, H., 2019. Deriving Particulate Organic Carbon in Coastal Waters from Remote Sensing: Inter-Comparison Exercise and Development of a Maximum Band-Ratio Approach. Remote Sensing [online] 11. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs11232849. Acesso: 11 dez. 2025.

Tukey, J. W., 1977. Exploratory data analysis. Addison-Wesley. Disponível: https://doi.org/10.1007/978-0-387-32833-1_136. Acesso: 11 dez. 2025.

USGS. United States Geological Survey, 2021. Landsat 4-7 Collection 2 (C2) Level 2 Science Product (L2SP) Guide. Sioux Falls.

USGS. United States Geological Survey, 2024. Landsat 8-9 Collection 2 (C2) Level 2 Science Product (L2SP) Guide. Sioux Falls.

Vantrepotte, V., Loisel, H., Dessailly, D., Mériaux, X., 2012. Optical classification of contrasted coastal waters. Remote Sensing of Environment [online] 123. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.03.004. Acesso: 11 dez. 2025.

Verdonschot, P.F.M., Spears, B.M., Feld, C.K., Brucet, S., Keizer-Vlek, H., Borja, A., Elliott, M., Kernan, M., Johnson, R.K., 2013. A comparative review of recovery processes in rivers, lakes, estuarine and coastal waters. Hydrobiologia [online] 704. Disponível: https://doi.org/10.1007/s10750-012-1294-7. Acesso: 11 dez. 2025.

Wang, F., Qing, S., Sa, C., Lai, Q., Chang, A., 2024. Remote Sensing Evaluation of Trophic Status in the Daihai Lake Based on Fuzzy Classification. Water (Switzerland) [online] 16. Disponível: https://doi.org/10.3390/w16213032. Acesso: 11 dez. 2025.

Wang, X., Song, K., Wen, Z., Liu, G., Shang, Y., Fang, C., Lyu, L., Wang, Q., 2021. Quantifying Turbidity Variation for Lakes in Daqing of Northeast China Using Landsat Images From 1984 to 2018. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing [online] 14. Disponível: https://doi.org/10.1109/JSTARS.2021.3101475. Acesso: 11 dez. 2025.

Warren, M.A., Simis, S.G.H., Selmes, N., 2021. Complementary water quality observations from high and medium resolution Sentinel sensors by aligning chlorophyll-a and turbidity algorithms. Remote Sensing of Environment [online] 265. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112651. Acesso: 11 dez. 2025.

Wei, J., Wang, M., Mikelsons, K., Jiang, L., Kratzer, S., Lee, Z., Moore, T., Sosik, H.M., van der Zande, D., 2022. Global satellite water classification data products over oceanic, coastal, and inland waters. Remote Sensing of Environment [online] 282. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113233. Acesso: 11 dez. 2025.

Xiong, J., Zheng, Y., Zhang, J., Quan, F., Lu, H., Zeng, H., 2023. Impact of climate change on coastal water quality and its interaction with pollution prevention efforts. Journal of Environmental Management [online] 325. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116557. Acesso: 11 dez. 2025.

Yao, J., Zhang, Q., Ye, X., Zhang, D., Bai, P., 2018. Quantifying the impact of bathymetric changes on the hydrological regimes in a large floodplain lake: Poyang Lake. Journal of Hydrology [online] 561. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.04.035. Acesso: 11 dez. 2025.

Zhang, M., Leppäranta, M., Korhola, A., Kirchner, N., Granebeck, A., Schenk, F., Weckström, K., Heikkilä, M., Weckström, J., 2024. Drivers of spatio-temporal variations in summer surface

water temperatures of Arctic Fennoscandian lakes (2000–21). Polar Research [online] 43. Disponível: https://doi.org/10.33265/polar.v43.9580. Acesso: 11 dez. 2025.

Downloads

Publicado

2026-05-23

Como Citar

Guimarães, V. L., Miguel Vieira Monteiro, A., Celso Gerbi Camargo, E., & Kampel, M. (2026). Definição de regiões para caracterização e monitoramento da Represa de Várzea das Flores, Minas Gerais. Revista Brasileira De Geografia Física, 19(02), 787–813. https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.02.p787-813

Edição

Seção

Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.