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A Remote Sensing methodological approach for monitoring the contamination in Paraopeba River after the disaster in Brumadinho-MG

Authors

  • Neison Cabral Ferreira Freire Fundação Joaquim Nabuco, Instituto de Pesquisas Sociais, Centro Integrado de Estudos Georreferenciados para a Pesquisa Social, Recife, PE http://orcid.org/0000-0003-0153-8964
  • Admilson da Penha Pacheco Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia Cartográfica, Recife, PE https://orcid.org/0000-0002-3635-827X
  • Vinícius D'Lucas Bezerra Queiroz Fundação Joaquim Nabuco, Instituto de Pesquisas Sociais, Centro Integrado de Estudos Georreferenciados para a Pesquisa Social, Recife, PE http://orcid.org/0000-0002-9767-9982

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X43632

Keywords:

Brumadinho, Disaster, Water Remote Sensing

Abstract

The following article aims to present and discuss the monitoring, through Remote Sensing, of the dirt displacement caused by the collapse of the Córrego do Feijão’s dam I of mining waste, which occurred on January 25, 2019, in the rural area of Brumadinho, a city located in the state of Minas Gerais, Brazil. This event is considered one of the greatest technoindustrial disasters in Brazilian history, placing in danger one of the largest hydrographic basin in Brazil: the São Francisco river basin. The search area comprises from where the sludge mud got in contact with the Paraopeba’s right bank to its mouth into the Três Marias Dam, adding up to approximately 315 km. For this monitoring the spectral band ratio method was utilized,  using images from the sensors MSI/Sentinel-2 and OLI/Landsat-8 captured at different dates, employing standardization of means and variances to harmonize the range of the surface reflectance values in each image.

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Author Biographies

Neison Cabral Ferreira Freire, Fundação Joaquim Nabuco, Instituto de Pesquisas Sociais, Centro Integrado de Estudos Georreferenciados para a Pesquisa Social, Recife, PE

Possui Graduação em Arquitetura e Urbanismo, Especialização em Geoprocessamento, Mestrado em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, Doutorado em Geografia e Pós-Doutorado em Ciências Humanas e Sociais. Capacitação em Sensoriamento Remoto. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.. Professor da Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales - Sede Argentina - no Programa de Posgrado en Desarrollo Humano. Professor Colaborador do Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Alagoas. É Pesquisador Titular na Diretoria de Pesquisas Sociais da Fundação Joaquim Nabuco (Fundaj), em Recife-PE, Brasil, onde coordena o Centro Integrado de Estudos Georreferenciados para a Pesquisa Social Mário Lacerda de Melo, além de Coordenador-Geral do Centro de Estudos em Dinâmicas Sociais e Territoriais.

Admilson da Penha Pacheco, Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia Cartográfica, Recife, PE

Físico com Mestrado em Sensoriamento Remoto e Doutorado em Geofísica; Pós-Doutorado no Instituto de Ciências da Terra da Universidade do Minho/Portugal. Professor Titular da Universidade Federal de Pernambuco (Depto. de Engenharia Cartográfica e de Agrimensura). Coordenação e Participação em Projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPq, FINEPE, FACEPE, ANEEL, ANA, CHESF, FUNDAJ), atuando nas áreas de Geofísica Aplicada, Meio Ambiente, Sensoriamento Remoto e Processamento de Imagens de Materiais Naturais e Artificiais.

Vinícius D'Lucas Bezerra Queiroz, Fundação Joaquim Nabuco, Instituto de Pesquisas Sociais, Centro Integrado de Estudos Georreferenciados para a Pesquisa Social, Recife, PE

Graduando em Engenharia Cartográfica e Agrimensura. Estagiou no Centro Integrado de Estudos Georreferenciados e, foi bolsista de iniciação científica pelo CNPq/UFPE.

References

BARBOSACCF, NOVO EMLM,MARTINS VS. Introdução ao Sensoriamento Remoto de Sistemas Aquáticos: princípios e aplicações. 1. Ed. [e-book]. São José dos Campos, SP: LabISA/INPE; 2019.278p.

BITENCURTI DP,MELO FP, GOIS DV, RUIZ-ESPARZA J, RIBEIRO AS, FERRARI SF, SOUZA RM Análise multitemporal do desmatamento nos municípios de Canindé de São Francisco e Poço Redondo, SE. Geosul, Florianópolis, 2017; 32(63): 117-139. Available from: https://periodicos.ufsc.br/index.php/geosul/article/view/2177-5230.2017v32n63p117/34434

CATTS GP, KHORRAMS, CLOERN JE, KNIGHT AW, DEGLORIA SD. Remote sensing of tidal chlorophyll--a variations in estuaries. International Journal of Remote Sensing,1985;6(11):1685-1706.

CHENG KS, LEITC. Reservoir Trophic state Evaluation using Landsat TM Images. Journal of the American Water Resources Association. 2001;37(5):1321-1334.

CPRM – SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL. [cited 2019 nov 27]. Monitoramento Especial do Rio Parapobela, Abril 2019. Available from: http://www.cprm.gov.br/sace/conteudo/paraopeba/RT_01_2019_PARAOPEBA.pdf

DOÑA C, SÁNCHEZ J, CASELLES V, DOMÍNGUEZ A, CAMACHOA. Empirical Relationships for monitoring Water Quality of Lakes and Reservoirs Through Multiespectral Images. Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2014;7(5):1632 – 1641.

DOXARAN D, FROIDEFOND J, CASTAING P,BABIN M.Dynamics of the Turbidity Maximum Zone in a Macrotidal Estuary (The Gironde, France): Observations from Field and MODIS satellite Data. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2009; 81(3):321 – 332.

DUANW, HE B, TAKARA K, LUO P, NOVER D, SAHU N, YAMASHIKI Y. Spatiotemporal evaluation of water quality incidents in japan between 1996 and 2007.Chemosphere.2013;93 946–953.

ESA (European Space Agency); 2019 [cited 2019 oct 22]. Handbook Sentinel – 2. Available from: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/user-guides/document-library/-/asset_publisher/xlslt4309D5h/content/sentinel-2-user-handbook

FERRARI JL, SANTOS AR, GARCIA RF. Análise da vegetação por meio da subtração de imagem NDVI da sub-bacia hidrográfica do córrego do Horizonte, Alegre-ES. Engenharia Ambiental – Espírito Santo do Pinhal. 2010;8(3): 3-18.

GITELSON, A. A., GAO, B. C., LI, R. R., BERDNIKOV, S., & SAPRYGIN, V. Estimation of chlorophyll-a concentra-tion in productive turbid waters using a Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean—the Azov Sea case study. Environmental Research Letters. 2011;6(2), 024023.

GITELSON A, GURLIN D, MOSSES W, BARROW T.A bio-optical algorithm for the remote estimation of the chrophyll-a concentration in case 2 waters. Environmental Research Letters. 2009;4(4):1-5.

HADJIMITSIS DG, CLAYTON C.Field spectroscopy forassisting water quality monitoring and assessment in watertreatment reservoirs using atmospheric corrected satellite remotely sensed imagery. Remote Sensing. 2011;3(2):362-377.

INSTITUTO MINEIRO DE GESTÃO DAS ÁGUAS (IGAM). Estudos das Metas De Qualidade Bacia Hidrográfica do Rio Paraopeba [cited 2008 sep 16]. Avaiable from: http://aguas.igam.mg.gov.br/aguas/downloads/acordo_resultados/Estudo_Metas_Paraopeba.pdfArquivado em 4. ago. 2007, no WaybackMachine. Acessado em 27. set. 2008.

JENSEN JR. Remote sensing of the environment: an earth resource perspective. New Jersey: Prentice Hall, 2000. 544p.

JENSEN JR. Sensoriamento do Ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. 2. Ed. (trad.). São José dos Campos, SP: Parêntese, 2009.

LATHROP, R. G. Landsat Thematic Mapper monitoring of turbid inland water quality. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.1992;58(4):465–470.

LE C, HU C,CANNIZZARO J,ENGLISH D, MULLER-KARGER F, LEE Z. Evaluation of chlorophyll-a remote sensing algorithms for an optically complex estuary. Remote Sensing of Environment. 2013;129:75-89.

LILLESAND TM, JOHNSON WL, DEUELL RL, LINDSTROM OM,MEISNER, DE. Use of Landsat data to predict the trophic state of Minnesota Lakes. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1983; 49(2): 219-229.

LIMA DL, MOTTA JS, SOUZA CA, GUERRAAPM, PARANHOS ACF.; Revisão Bibliométrica sobre Turbidez e Sólidos Suspensos por Sensoriamento Remoto. Anuário do Instituto de Geociências. 2019;42(1): 107-116.

MAROTTA H, DOS SANTOS RO, ENRICH-PRAST A. Monitoramento limnológico: um instrumento para a conservação dos recursos hídricos no planejamento e na gestão urbano-ambientais. Ambiente & Sociedade. 2008; 11(1): 67-79.

MARQUES JUNIOR AB, SOUZA CJS. Detecção de mudanças na cobertura vegetal, através da subtração de imagem NDVI, no Parque Estadual do Bacanga – São Luis – MA. In: XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 13., 2007, Florianópolis. Anais. São José dos Campos. INPE, 2007. p 4013-4020.

MELO FS, SOUZA RM. Electromagnetic energy in Land area: multitemporal estimate of the albedo in Garanhuns-PE. Ciência e Natura, Santa Maria. 2016; 38(1):170 – 178.

MITTENZWEY KH, GITELSON AA, KONDRATIEV KY. Determination of Chlorophyll-a of inland waters on the basis of spectral reflectance. Limnology and Oceanography, 1992; 37(1):147-149.

NOVO EMLM, TUNDISI JG. Sensoriamento Remoto de águas interiores: perspectivas. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 5, 1988, Natal. Anais do 5 Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos: INPE,1988; p. 13-21.

PEREIRAACF, GALO MLBT, VELINI ED. Inferência da transparência da água -reservatório de Itupararanga/SP, a partir de imagens multiespectrais IKONOS e espectro radiometria de campo. Revista Brasileira de Cartografia, 2011;63(1):179-190.

RUDORFF CM, NOVOEMLM, GALVÃO LS, PEREIRA FILHOW. Análise derivativa de dados hiperespectrais medidos em nível de campo e orbital para caracterizar a composição de águas opticamente complexas na Amazônia. Acta Amazonica, Manaus. [Internet]. 2007 June [cited 2020 Feb 04];37(2): 269-280. Available from: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S004459672007000200014&lng=en | http://dx.doi.org/10.1590/S0044-59672007000200014

USGS (United States Geological Survey). [cited 2019 oct 22]. Handbook Landsat-8/OLI/TIRS. Available from: https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat/landsat-8-data-users-handbook

ZANOTTA DC, FERREIRA MP, ZORTEA M. Processamento de Imagens de Satélite. São Paulo, SP: Oficina de Textos, 2019.

Published

2021-05-19

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How to Cite

Freire, N. C. F., Pacheco, A. da P., & Queiroz, V. D. B. (2021). A Remote Sensing methodological approach for monitoring the contamination in Paraopeba River after the disaster in Brumadinho-MG. Ciência E Natura, 43, e36. https://doi.org/10.5902/2179460X43632

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