Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil

Abstract

O presente estudo compreende uma avaliação do desempenho de algoritmos de determinação da concentração de clorofila-a por meio do sensoriamento remoto através de séries temporais horárias de fluorescência da clorofila-a (Fchl) medida por um sensor acoplado à boia SC01 do Sistema de Monitoramento Costeiro Brasileiro (SiMCosta) em águas costeiras no Sul do Brasil. Os algoritmos operacionais da clorofila-a são amplamente usados no sensor Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) a bordo dos satélites Aqua e Terra e no sensor Visible Infrared Radiometer Suite (VIIRS) a bordo dos satélites Suomi-NPP e NASA-20. Antes de iniciar as análises, os dados de Fchl e clorofila derivada de satélite (Csat) passaram por rígidos controles de qualidade definidos pelo SiMCosta e pela NASA, respectivamente. Os valores de Fchl qualificados foram corrigidos com sucesso para extinção do efeito não fotoquímico através da interpolação das medições diárias nos períodos de nascer e pôr do sol. Posteriormente, um coeficiente de calibração derivado em laboratório foi aplicado para converter os valores de Fchl qualificados e corrigidos em unidades de concentração de clorofila (Cflu). No geral, a análise de regressão linear entre Cflu e Csat derivada dos sensores MODIS e VIIRS mostrou bons resultados com coeficiente de determinação (R²) variando entre 0,88 e 0,96, inclinação entre 0,92 e 1,02 e interceptação entre -0,17 e 0,13. O algoritmo MODIS (R² = 0,96, inclinação = 1,02, RMSE = 0,16 mg m-3, BIAS = 0,16 mg m-3, para N = 222 e intervalo de tempo ± 1 h) apresentou desempenho ligeiramente melhor do que VIIRS (R2 =0,92, inclinação = 0,96, RMSE = 0,25 mg m-3, BIAS = -0,25 mg m-3, para N = 284 e intervalo de tempo ± 1 h). Os erros percentuais absolutos médios e percentuais relativos foram de 33,4% e 17,97% para o sensor MODIS, enquanto 30,95% e -5,29% para o VIIRS, que podem ser considerados erros relativamente baixos em oceanos costeiros. Esses resultados representam a análise de dados de satélite mais abrangente para esta região, sugerindo que a abordagem adotada neste trabalho pode ser aplicável em águas relativamente rasas e turvas ao longo da costa brasileira.

Abstract: This article comprises an evaluation of the performance of ocean color chlorophyll-a algorithms based on time series of hourly in situ fluorescence chlorophyll concentration (Fchl) measured by a sensor placed on buoy SC01 of the Brazilian Coastal Monitoring System (SiMCosta) in coastal waters of South Brazil. The operational chlorophyll-a algorithms are widely used in Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aboard Aqua and Terra satellites, and Visible Infrared Radiometer Suite (VIIRS) aboard satellites Suomi-NPP and NASA-20. Before initiating the analysis, Fchl and satellite-derived chlorophyll (Csat) data passed through a rigid control of quality defined by SiMCosta and NASA, respectively. The high-quality Fchl values were successfully corrected for nonphotochemical quenching (NPQ) by an interpolation of sunrise and sunset daily measurements. Subsequently, a laboratory-derived calibration coefficient was applied to convert the unquenching Fchl values into chlorophyll concentration (Cflu). Overall, linear regression analysis between Cflu and Csat derived from MODIS and VIIRS sensors showed good results with coefficient of determination (R2) varying between 0.88 and 0.96, slope between 0.92 and 1.02 and intercept between -0.17 and 0.13. The MODIS algorithm (R2 = 0.96, slope = 1.02, RMSE = 0.16 mg m-3, BIAS = 0.16 mg m-3 , for N = 222 and time interval ±1 h) presented slightly better performance than VIIRS (R2 = 0.92, slope = 0.96, RMSE = 0.25 mg m-3, BIAS = -0.25 mg m-3, for N = 284 and time interval ±1 h). The mean absolute percentage and relative percentage errors were 33.4% and 17.97% for MODIS sensor while 30.95% and -5.29% for VIIRS, which can be considered relatively low errors in ocean coastal environments. These results represent the most comprehensive satellite data analysis for this region, suggesting that the approach adopted in this work may be applicable in relatively low turbid waters along the Brazilian coast.