Definição de regiões para caracterização e monitoramento da Represa de Várzea das Flores, Minas Gerais
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.02.p787-813Palavras-chave:
K-Medoids, SKATER, agrupamento, Várzea das Flores, turbidezResumo
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
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
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 1969 Vinícius Lima Guimarães, Antonio Miguel Vieira Monteiro, Eduardo Celso Gerbi Camargo, Milton Kampel

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam na Revista Brasileira de Geografia Física concordam com os seguintes termos:
Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (exemplo: depositar em repositório institucional ou publicar como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm permissão para disponibilizar seu trabalho online antes ou durante o processo editorial, em redes sociais acadêmicas, repositórios digitais ou servidores de preprints. Após a publicação na Revista Brasileira de Geografia Física, os autores se comprometem a atualizar as versões preprint ou pós-print do autor, nas plataformas onde foram originalmente disponibilizadas, informando o link para a versão final publicada e outras informações relevantes, com o reconhecimento da autoria e da publicação inicial nesta revista.
Qualquer usuário tem direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato para qualquer fim, mesmo que comercial.
Adaptar — remixar, transformar e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
O licenciante não pode revogar estes direitos desde que você respeite os termos da licença.
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.






