O projeto GT-607, uma iniciativa proposta pela Companhia Energética de Minas Gerais (Cemig) e desenvolvida pela equipe SIMOA, foi realizado entre 2019 e 2023 como parte do programa de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) regulado pela Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel). O foco do projeto foi desenvolver um modelo avançado para análise e monitoramento remoto da qualidade da água do reservatório de Três Marias, localizado no estado de Minas Gerais. O GT-607 aumentou a disponibilidade e a precisão dos dados obtidos no monitoramento ambiental da qualidade da água, abrangendo tanto a qualidade da água superficial quanto as condições do entorno do reservatório. Para isso, o projeto desenvolveu modelos sofisticados de processamento de imagens de alta resolução, integrando três fontes de dados complementares:
2 – Imagens capturadas por Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs);
3 – Dados de qualidade da água obtidos em campo por métodos convencionais de monitoramento.
A abordagem inovadora aplicada no GT-607 representou um significativo avanço nas metodologias de monitoramento da qualidade da água. Embora a atuação das equipes de campo e aplicação das metodologias convencionais de monitoramento continuem sendo essenciais, o uso de tecnologias inteligentes que permitem o processamento de dados remotos permite otimizar os investimentos ao permitir a obtenção de dados em maior número e frequência. Isso fornece um panorama mais preciso das áreas de estudo, permitindo que as visitas em campo sejam mais pontuais, estratégicas e eficientes. Portanto, a automação do monitoramento, aliada à obtenção de um banco de dados mais robustos, permite uma gestão mais eficiente dos recursos hídricos, promovendo ações de prevenção, mitigação, detecção e controle dos impactos ambientais e anomalias como morte de peixes, florações de cianobactérias e presença de espécies invasoras. Além disso, a aplicação de técnicas estatísticas avançadas aliadas à aprendizagem de máquina para integração de dados oferece informações mais precisas e atualizadas sobre a qualidade da água, possibilitando a caracterização da influência de fatores naturais ou antropogênicos na qualidade das águas superficiais, e as condições do entorno do ambiente em estudo. Isso possibilita maior precisão na análise de focos erosivos e invasão da área de concessão, assim como o monitoramento de atividades preponderantes, inadequadas e conflitivas no entorno do reservatório. Ao fornecer dados mais confiáveis e atualizados, o GT-607 gerou informações relevantes para a tomada de decisões e a implementação de medidas mais eficazes para a preservação e o uso sustentável do reservatório, essencial para milhares de famílias presentes nos arredores.
A execução do projeto foi realizada em 12 etapas, contemplando o levantamento e análise dos dados históricos da rede de monitoramento da qualidade da água executada no reservatório, com o intuito de otimizar a rede de monitoramento já existente. Essa avaliação possibilitou a implantação de novas estações de amostragem, necessárias para o aprimoramento do monitoramento da qualidade da água desse reservatório. A partir da execução do projeto foram realizadas amostragens mensais que permitiram um melhor entendimento da dinâmica da qualidade da água do reservatório. Foram coletadas amostras de água superficial para análise dos parâmetros que compõem o Índice de Qualidade de Água de Reservatórios – IQAR (i.e. déficit de oxigênio dissolvido, clorofila-a, fósforo total, profundidade Secchi, demanda química de oxigênio, nitrogênio inorgânico total e cianobactérias) e o Índice de Qualidade de Água – IQA (i.e. oxigênio dissolvido, coliformes termotolerantes, potencial hidrogeniônico, demanda bioquímica de oxigênio, temperatura da água, nitrogênio total, fósforo total e turbidez).
O desenvolvimento dos modelos de monitoramento da água envolveu a aquisição de dados de parâmetros de qualidade físico-química e microbiológica da água e a captura de imagens com o uso de drones e de imagens de satélite. Uma vez extraídas as informações das imagens, foram desenvolvidos os modelos a partir do cruzamento desses dados. Para tanto, foram aplicadas análises estatísticas multivariadas, combinadas com o desenvolvimento de modelos e simulações computacionais de forma a validar o monitoramento dos parâmetros e correlacioná-los com as imagens, de forma a permitir a calibração dos algoritmos. Não obstante, foi realizada a validação do modelo desenvolvido através de imagens e medições in loco obtidas aleatoriamente na área de estudo. Essa abordagem integrada possibilitou uma proposta de otimização da rede amostral atual do reservatório de Três Marias que visa a uma melhor caracterização da dinâmica do reservatório e a geração de um banco de dados que reflete a complexidade do ecossistema aquático. Os modelos gerados integrando as imagens obtidas por drones e por satélites com os dados obtidos em campo se mostraram eficazes na estimativa de importantes parâmetros de qualidade de água, possibilitando o monitoramento remoto destes parâmetros, além da detecção de anomalias.
