Proposta de um índice para detecção de macro e microplásticos em zonas costeiras através de sensoriamento remoto hiperespectral

Abstract

A poluição marinha é um problema com impactos ambientais, econômicos e sociais, de dimensões globais. Diversos estudos demonstram que ações para a detecção de acúmulos de plásticos e microplásticos no meio ambiente são necessárias. Portanto o desenvolvimento de métodos para detecção remota tem grande importância para um monitoramento contínuo do problema. Os estudos neste trabalho visam ser uma base útil a ser aplicada no desenvolvimento do sensoriamento remoto (SR) de plásticos. A partir do método do ângulo de similaridade espectral (SAM), observamos o grau de similaridade entre cada um dos cinco polímeros: Polietileno de baixa densidade (LDPE), Politereftalato de etila (PET), Polipropileno (PP), Policloreto de vinila (PVC) e Poliamida 6.6 (PA6.6); e uma amostra de microplásticos coletados de ambiente costeiro. O resultado indicou que a assinatura espectral do PET é aquela que apresenta maior similaridade com a amostra de plásticos encontrados no meio ambiente. Por isso sugerimos que um limiar θ = 0,25 radianos (14, 3 ◦ ) pode ser empregado como parâmetro para a identificação de materiais plásticos em imagens de SR. O método de cálculo do Índice de Hidrocarbonetos Simplificado (HIS) foi desenvolvido com base nas características espectrais dos polímeros. Simulações de mistura espectral linear de diferentes proporções polímero/água e polímero/areia, mostraram haver uma relação de proporcionalidade entre o índice de hidrocarbonetos simplificado (HIS) e o índice de hidrocarbonetos (HI). O HI é um método que já tem sido empregado no sensoriamento de plásticos e uma comparação entre os resultados destes índices em uma imagem do sensor AVIRIS serviu de parâmetro para avaliar a eficácia do HIS. Também foram realizados testes com imagens de sensoriamento remoto simuladas no modelo de transferência radiativa anisotrópica discreta (DART). Estes testes sugerem que há a capacidade de detecção da proporção de plásticos existentes em uma cena, a partir do valor do HIS calculado para cada pixel da respectiva imagem, por um comportamento polinomial na relação entre a proporção de plásticos e o valor de HIS, no entanto outros estudos precisam ser realizados para confirmar a acurácia do método. Após identificada eficácias equivalentes entre os resultados dos métodos HIS e HI, foi realizada uma classificação com base no cálculo do SAM e o resultado deste procedimento foi comparado ao resultado obtido pelo HIS. A partir da composição entre os resultados, demonstramos que os métodos de classificação SAM e HIS concordam com a presença das substâncias pesquisadas em regiões de altas concentrações do material. Porém em regiões de baixa concentração, com alto grau de misturas espectrais ou na presença de solo exposto, os métodos apresentaram algumas divergências. Vimos neste trabalho que a detecção de plásticos no ambiente natural é viável. As características espectrais dos plásticos podem ser detectadas por SR e apresentam um bom destaque em relação a outros materiais feitos pelo homem e aos materiais naturais presentes na cena. No entanto a acurácia do método precisa ser melhorada.

Marine pollution is a problem with global environmental, economic and social impacts. Several studies demonstrate that actions to detect accumulations of plastics and microplastics in the environment are necessary. Therefore, the development of methods for remote detection is of great importance for the continuous monitoring of this problem. This study aims to be a useful basis to be applied in the development of plastics remote sensing (SR). Based on the application of the spectral similarity angle mapper (SAM) algorithm, we measured the degree of similarity between each of these five polymers: Low density polyethylene (LDPE), Ethyl polyethylene terephthalate (PET), Polypropylene (PP), Polyvinyl chloride (PVC) ) and Polyamide 6.6 (PA6.6); against a sample of microplastics collected from a coastal environment. The result indicated that the spectral signature of PET is the one that most resembles the sample of microplastics found in the environment. That is why we suggest that a threshold theta = 0.25 radians (14, 3 ◦ ) can be used as a parameter for the identification of plastic materials in SR images. The method of calculating the Simplified Hydrocarbon Index (HIS) was developed based on the spectral characteristics of the polymers. Simulations of linear spectral mixing of different proportions of polymer / water and polymer / sand showed a relationship between the simplified hydrocarbon index (HIS) and the hydrocarbon index (HI). HI is a method that has been used for the detection of plastics, and a comparison between the results of these indices in an image of the AVIRIS sensor served as a parameter to evaluate the effectiveness of HIS. Tests were also performed with remote sensing images simulated in the Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) model. These tests suggest that there is a possibility to detect the proportion of accumulated plastics in a scene, based on the HIS value calculated for each pixel in the respective image, by a polynomial behavior in the relationship between the proportion of plastics and the HIS value. Nonetheless, further studies need to be carried out to confirm the accuracy of this method. After identifying equivalent efficacies between the results of the HIS and HI methods, a supervised classification was performed based on the calculation of the SAM algorithm and the result of this procedure was compared to the result obtained by the HIS. From the composition between the results, we demonstrate that the classification SAM and HIS methods agree with the presence of the substances surveyed in regions of high concentrations of the material. However, in regions of low concentration, with a high degree of spectral mixtures or in the presence of exposed soil, the methods presented some divergences. We observed in this work that the detection of plastics in the natural environment is feasible. The spectral characteristics of plastics can be detected by SR and present a good prominence in relation to other man-made materials and the natural features present in the scene.However, the accuracy of the method needs to be improved.